| 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劃與電網調度的重要環節，對實現能源系統穩定性和可持續發展具有重要意義。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化的LSTM網絡模型；同時，采用貝葉斯優化與線程池技術對超參數進行高效優化，進一步提升了模型性能。實驗結果表明，與傳統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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