基于數據變換與模型集成的電力需求預測
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4611 K
標簽： 電力需求預測 數據變換融合 特征重要性征
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文檔介紹：電力需求預測作為能源規(guī)劃與電網調度的重要環(huán)節(jié)，對實現能源系統(tǒng)穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。提出了一種基于數據變換融合與模型集成的電力需求預測方法。通過結合Copula和Yeo-Johnson變換，實現了數據分布的統(tǒng)一化和特征間相關性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，構建了基于特征權重優(yōu)化的LSTM網絡模型；同時，采用貝葉斯優(yōu)化與線程池技術對超參數進行高效優(yōu)化，進一步提升了模型性能。實驗結果表明，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%，顯著提升了預測精度和泛化能力。該方法為復雜時間序列預測任務提供了可靠的解決方案，對電力需求預測的理論研究與實際應用具有重要參考價值。
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