计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2008年
7期
197-199
,共3页
彭俊%谢荣传%王大刚%耿波
彭俊%謝榮傳%王大剛%耿波
팽준%사영전%왕대강%경파
提升方法%组合预测方法%样本权值%短期负荷预测%CART算法
提升方法%組閤預測方法%樣本權值%短期負荷預測%CART算法
제승방법%조합예측방법%양본권치%단기부하예측%CART산법
目前有很多方法可以实现电力负荷预测,但各种方法都有各自的局限性,如何充分利用各种算法,使负荷预测的精确度提高,组合预测方法便应运而生了.然而当前的组合预测方法过于重视算法,而忽略样本.文中给出了一种基于提升方法的电力负荷预测挖掘算法,该方法通过样本权值进行抽样,训练生成模型,并根据模型效率改变样本权值,再次抽样训练生成模型,如此迭代生成多个模型后进行负荷预测.实际应用结果表明该方法比其它方法具有较高的精度.
目前有很多方法可以實現電力負荷預測,但各種方法都有各自的跼限性,如何充分利用各種算法,使負荷預測的精確度提高,組閤預測方法便應運而生瞭.然而噹前的組閤預測方法過于重視算法,而忽略樣本.文中給齣瞭一種基于提升方法的電力負荷預測挖掘算法,該方法通過樣本權值進行抽樣,訓練生成模型,併根據模型效率改變樣本權值,再次抽樣訓練生成模型,如此迭代生成多箇模型後進行負荷預測.實際應用結果錶明該方法比其它方法具有較高的精度.
목전유흔다방법가이실현전력부하예측,단각충방법도유각자적국한성,여하충분이용각충산법,사부하예측적정학도제고,조합예측방법편응운이생료.연이당전적조합예측방법과우중시산법,이홀략양본.문중급출료일충기우제승방법적전력부하예측알굴산법,해방법통과양본권치진행추양,훈련생성모형,병근거모형효솔개변양본권치,재차추양훈련생성모형,여차질대생성다개모형후진행부하예측.실제응용결과표명해방법비기타방법구유교고적정도.
