基于改进决策树算法的日特征负荷预测研究

• 作者: 刘宇 刘永奇 栗然 牛东晓 顾雪平 黎静华
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 决策树 数据挖掘 负荷预测 改进ID3算法
• 年，卷（期）: 2005,（23）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: TM71
• 字数: 5058字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.23.007

摘要

针对决策树ID3算法的缺陷,提出了属性-值对的两次信息增益优化算法,该算法是ID3的改进算法,它能克服ID3算法在选取属性进行扩展时易偏向属性值多的属性及ID3算法属性间相关性考虑较少的缺点;通过对熵阈值的设定,采用预剪枝技术,又能部分克服ID3算法对噪音敏感的不足.该算法可用以生成日特征负荷决策树预测模型.该模型结合预测日的气象、星期等信息,可进行日特征负荷的预测.采用等深直方图分析思想,可对负荷变化率数据离散化,将层次聚类和信息熵相结合,对气象数据离散化.数据预处理后,通过属性-值对的2次信息增益优化算法生成负荷预测决策树模型,在给出预测日气象及星期信息后可对特征负荷进行预测,预测结果能够满足并超过负荷预测实用化标准的要求并具有较高的预测精度.如果将日24点或96点负荷及相应影响因素数据均用该算法进行模型训练,形成24个或96个预测模型,则可进行日24点或96点负荷预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛东晓	华北电力大学电气工程系	306	6130	40.0	64.0
2	顾雪平	华北电力大学电气工程系	168	3698	36.0	55.0
3	栗然	华北电力大学电气工程系	78	1671	24.0	38.0
4	黎静华	华北电力大学电气工程系	8	173	7.0	8.0
5	刘宇	华北电力大学电气工程系	8	87	4.0	8.0