基于机器学习的电力负荷预测模型优化与误差分析
摘要
本文聚焦基于机器学习的电力负荷预测模型优化与误差分析。首先对电力负荷预测现状及机器学习应用潜力进行
阐述,接着详细介绍数据预处理流程,包括收集清洗与特征工程。在模型构建方面,探讨常用模型、参数调优及集成学习。
通过选取评估指标,深入剖析误差来源并对比不同模型。以实际案例验证模型效果,展示预测结果并分析。研究为电力负
荷预测提供优化思路,有助于提高预测准确性。
阐述,接着详细介绍数据预处理流程,包括收集清洗与特征工程。在模型构建方面,探讨常用模型、参数调优及集成学习。
通过选取评估指标,深入剖析误差来源并对比不同模型。以实际案例验证模型效果,展示预测结果并分析。研究为电力负
荷预测提供优化思路,有助于提高预测准确性。
关键词
机器学习;电力负荷预测;模型优化;误差分析;特征工程
全文:
PDF参考
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3476-07-06-173426
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