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[电工技术]
基于双层XGBoost和数据增强的空间负荷预测方法
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admin
发表于 2025-1-24 15:30
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基于双层XGBoost和数据增强的空间负荷预测方法
为了解决空间负荷预测面临的特征变量众多和数据匮乏问题,文中提出一种基于双层极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)和数据增强的空间负荷预测方法。该方法首先将待预测区域按馈线供电范围划分为若干子区域;其次构建基于双层XGBoost的特征选择模型,第一层XGBoost对特征进行评分及排序,将组合特征和负荷输入第二层XGBoost并进行子区域负荷预测,根据子区域负荷预测结果选择每个子区域的最佳特征变量;然后利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)增强每个子区域的训练集样本,并通过极限学习机(extreme learning machine,ELM)实现子区域预测;最后将每个子区域的预测值相加得到待预测区域的预测值。以上海市局部区域为例,对文中方法进行仿真实验和对比分析。结果表明,文中方法可同时解决特征变量选择和数据匮乏问题,具有更高的预测精度。
标题:
基于双层XGBoost和数据增强的空间负荷预测方法
Spatial load forecasting method based on double-layer XGBoost and data enhancement
作者:
黄冬梅,张宁宁,胡安铎,胡伟,肖勇,陈岸青
HUANG Dongmei, ZHANG Ningning, HU Anduo, HU Wei, XIAO Yong, CHEN Anqing
关键词:
空间负荷预测;极端梯度提升(XGBoost);特征选择;生成对抗网络(GAN);数据增强;极限学习机(ELM)
spatial load forecasting;extreme gradient boosting (XGBoost);feature selection;generative adversarial network (GAN);data enhancement;extreme learning machine (ELM)
2025-1-23 19:56 上传
基于双层XGBoost和数据增强的空间负荷预测方法.pdf
文件大小:
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基于
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双层
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XGBoost
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