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基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例
被引量：
10
1
作者
胡兆龙
胡俊建
+3 位作者
彭浩
韩建民
朱响斌
丁智国
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期430-437,共8页
通过网络爬虫获取天气数据,并结合金华市用户负荷数据,采用深度随机森林算法对用户负荷进行短期预测。借助4种评价指标,通过对比支持向量回归算法、K近邻算、贝叶斯岭回归算法、随机森林算法以及多个深度神经网络算法,发现深度随机森林...
通过网络爬虫获取天气数据,并结合金华市用户负荷数据,采用深度随机森林算法对用户负荷进行短期预测。借助4种评价指标,通过对比支持向量回归算法、K近邻算、贝叶斯岭回归算法、随机森林算法以及多个深度神经网络算法,发现深度随机森林算法预测效果最佳,支持向量回归算法次之,而深度神经网络算法在该数据集上表现一般。
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关键词
深度随机森林算法
机器学习
短期负荷预测
天气信息
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题名
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例
被引量：
10
1
作者
胡兆龙
胡俊建
彭浩
韩建民
朱响斌
丁智国
机构
浙江师范大学计算机科学与技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期430-437,共8页
基金
国家自然科学基金(62103375,62072412)
浙江省哲学社会科学规划重点项目(22NDJC009Z)
浙江省自然科学基金(LY23F030003)。
文摘
通过网络爬虫获取天气数据,并结合金华市用户负荷数据,采用深度随机森林算法对用户负荷进行短期预测。借助4种评价指标,通过对比支持向量回归算法、K近邻算、贝叶斯岭回归算法、随机森林算法以及多个深度神经网络算法,发现深度随机森林算法预测效果最佳,支持向量回归算法次之,而深度神经网络算法在该数据集上表现一般。
关键词
深度随机森林算法
机器学习
短期负荷预测
天气信息
Keywords
deep random forest algorithm
machine learning
short-term load forecasting
weather information
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度随机森林算法的短期用户负荷预测——以金华地区为例
胡兆龙
胡俊建
彭浩
韩建民
朱响斌
丁智国
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
10
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