【摘 要】
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为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题,设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建,根据预测需求选择
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61433004)
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为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题,设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建,根据预测需求选择系统的组成硬件,并以梯度提升树为核心,建立预测模型,完成系统软件及短期用电负荷预测系统的设计。实验结果表明,与基于神经网络、数据挖掘、支持向量机的三种传统用电负荷预测系统相比,本系统运行下,响应时间缩短,预测精度提高,为电力企业电量生产和供应提供了可靠的依据。
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