基于數(shù)據(jù)變換與模型集成的電力需求預(yù)測(cè)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：4611 K
標(biāo)簽： 電力需求預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)變換融合 特征重要性征
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文檔介紹：電力需求預(yù)測(cè)作為能源規(guī)劃與電網(wǎng)調(diào)度的重要環(huán)節(jié)，對(duì)實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。提出了一種基于數(shù)據(jù)變換融合與模型集成的電力需求預(yù)測(cè)方法。通過結(jié)合Copula和Yeo-Johnson變換，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)一化和特征間相關(guān)性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，構(gòu)建了基于特征權(quán)重優(yōu)化的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型；同時(shí)，采用貝葉斯優(yōu)化與線程池技術(shù)對(duì)超參數(shù)進(jìn)行高效優(yōu)化，進(jìn)一步提升了模型性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LSTM模型相比，融合模型的均方根誤差降低了約11.85%，顯著提升了預(yù)測(cè)精度和泛化能力。該方法為復(fù)雜時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)提供了可靠的解決方案，對(duì)電力需求預(yù)測(cè)的理論研究與實(shí)際應(yīng)用具有重要參考價(jià)值。
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