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题名基于TPE优化深度森林模型的电力负荷预测
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作者
王誉
陈超
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机构
四川轻化工大学计算机科学与工程学院
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出处
《洛阳师范学院学报》
2024年第11期15-19,共5页
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文摘
提出了一种基于TPE树结构优化方法的深度森林模型,用于预测某市三个区域的电力负荷.首先,针对数据冗余及特征间波动较大的问题,进行了数据清洗;其次,依据时空关联性,采用改进的K-means++聚类方法,将具有相似天气条件的不同地区数据归类;最后,利用TPE算法优化的深度森林模型,对同一区域内不同类别的电力负荷趋势进行预测.实验结果显示:提出的预测模型相较于未经TPE算法优化的深度森林模型,性能更为优异,同时也优于单一的机器学习算法模型及其简单集成形式,展现出了更高的拟合度和更低的误差.
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关键词
气象因子
树结构优化算法
深度森林
电力负荷
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Keywords
meteorological factor
tree structure optimization algorithm
deep forest
electric power load
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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