11-----Random Forests Model for One Day Ahead Load Forecasting

最新推荐文章于 2020-10-12 11:16:33 发布
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分类专栏： 负荷预测（随机森林）
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提前一天负荷随机森林模型预测

亮点：本文的图表可以参考一下

本文提出了一种负荷预测模型。前一天，分辨率为1小时，使用回归随机

森林。关于季节、温度、类型的信息，每天和每小时的负荷，建立一个训练过程。

 

引言中的参考文献

如局部最优陷阱

ANN和SVM中的参数整定〔9〕。专家系统

基于模糊逻辑是一种很好的选择并提供结果。

可解释性〔23〕，〔24〕，但也有其弱点。

〔18〕。此外，还应用了其他较不为人所知的方法。

作为随机森林（RF）〔25〕，灰色预测理论〔26〕，〔27〕

高斯过程〔3〕。每一个缺点

模型促使研究者使用混合方法，尤其是

进化优化算法的出现之后

差分进化（DE）、遗传算法（GA）和

粒子群优化算法（PSO）。例如，这是可能的。

利用DE调整SVM参数[9 ]，结合模糊

推理和PSO〔28〕或使用混沌特征选择〔29〕

方法

三种模型的误差比较

 

 

 

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