一种基于改进蜻蜓与轻量级梯度提升树模型的电力负荷预测方法
公开
摘要
本发明提供一种基于引入自适应学习因子和差分进化策略的蜻蜓与轻量级梯度提升树模型的电力负荷预测方法，涉及信息技术领域。首先进行数据预处理，包括缺失值处理、数据规范化、异常值处理和数据规范化。将改进后的蜻蜓算法对轻量级梯度提升决策树模型参数优化，将改进后的轻量级梯度提升树模型用于电力负荷预测。按照7∶3划分训练集与测试集，将训练集用于模型训练，用改进蜻蜓算法寻优，得到最优参数下的轻量级梯度提升树模型，通过测试集进行测试，在满足给定的预测误差情况下，对电力负荷进行预测。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进蜻蜓与轻量级梯度提升树模型的电力负荷预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580763A
申请号 ：
CN202210234580.5
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
梁雪春杜楠楠杨世品
申请人 ：
南京工业大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江北新区浦珠南路30号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210234580.5
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 H02J3/00 G06N3/00 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
