摘要: 传统的数据分析模式渐渐不适用于电力系统的负荷预测.为提高负荷预测的精度,基于电力负荷历史数据和天气信息,结合随机森林(RF)算法,对比支持向量机(SVM)和反向传播网络(BP)方法,研究电力系统小时负荷预测.发现树的数量影响随机森林的精度,是建立模型时需要考虑的重要变量.与对比模型结果相比,随机森林在小时负荷预测方面吻合程度较好,提高了小时负荷预测的精度.
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