多算法融合的电网用电量预测系统研究和实现

• 作者: 张春梅 李文彬
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 用电量预测 回归分析 集成学习 B/S架构
• 年，卷（期）: 2017,（22）
• 所属期刊栏目: 开发案例
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 字数: 2927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.22.018

摘要

准确预测用电量是电网企业合理规划电网建设和提高经济效益的前提基础,该系统实现包括Random Forest、Extra?Trees、XGBoost、AdaBoost在内的多个算法对用电量进行预测,并在B/S架构下设计一个用电量预测系统,功能包括可视化每个用户的用电量和预测误差情况、自动选取预测算法和数据导入导出管理.系统的实现有助于直观地展示用电量预测结果,辅助管理层进行决策.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文彬		4	7	2.0	2.0
2	张春梅		6	29	3.0	5.0