【摘 要】
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针对一些电量预测模型缺乏对季节、节假日等特殊时间节点处理的过程,以及单一Prophet模型在节假日等特殊时间点易陷入过拟合,导致预测置信值偏差较大的问题,提出了一种改进Prophet预测方法.方法 在原有Prophet模型的基础上,增加了一个预测值优化模块,通过模块融合Prophet模型和XGBoost模型,利用XGBoost模型正则化项可有效防止过拟合的特点,对不同子模型的预测结果进行加权求和,减小预测误差.实验结果表明,与原始Prophet预测模型相比,改进后的预测模型X-Prophet有效减小了预测
【机 构】
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河南大学智能网络系统研究所,河南开封475000
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针对一些电量预测模型缺乏对季节、节假日等特殊时间节点处理的过程,以及单一Prophet模型在节假日等特殊时间点易陷入过拟合,导致预测置信值偏差较大的问题,提出了一种改进Prophet预测方法.方法 在原有Prophet模型的基础上,增加了一个预测值优化模块,通过模块融合Prophet模型和XGBoost模型,利用XGBoost模型正则化项可有效防止过拟合的特点,对不同子模型的预测结果进行加权求和,减小预测误差.实验结果表明,与原始Prophet预测模型相比,改进后的预测模型X-Prophet有效减小了预测误差.
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