| 基于数据变换与模型集成的电力需求预测 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4611 K | |
| 標簽： 电力需求预测 数据变换融合 特征重要性征 | |
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| 文檔介紹：电力需求预测作为能源规划与电网调度的重要环节，对实现能源系统稳定性和可持续发展具有重要意义。提出了一种基于数据变换融合与模型集成的电力需求预测方法。通过结合Copula和Yeo-Johnson变换，实现了数据分布的统一化和特征间相关性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，构建了基于特征权重优化的LSTM网络模型；同时，采用贝叶斯优化与线程池技术对超参数进行高效优化，进一步提升了模型性能。实验结果表明，与传统LSTM模型相比，融合模型的均方根误差降低了约11.85%，显著提升了预测精度和泛化能力。该方法为复杂时间序列预测任务提供了可靠的解决方案，对电力需求预测的理论研究与实际应用具有重要参考价值。 | |
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