基于提升方法的短期负荷预测的研究

• 作者: 彭俊 王大刚 耿波 谢荣传
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 提升方法 组合预测方法 样本权值 短期负荷预测 CART算法
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 197-199
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.07.058

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭俊	安徽大学计算机学院	4	12	2.0	3.0
2	谢荣传	安徽大学计算机学院	28	309	9.0	17.0
3	王大刚	安徽大学计算机学院	5	12	2.0	3.0
4	耿波	安徽大学计算机学院	9	42	3.0	6.0