【摘 要】
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针对现有技术中企业电力负荷电费优化效果差的问题,提出了新型的企业电力负荷电费优化方法,构建了改进型XGBoost算法模型。通过构建多个决策树提高了企业电力负荷的预测精度
【基金项目】
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浙江省重大科技项目(ZJ2020JKJH00095395001)。
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针对现有技术中企业电力负荷电费优化效果差的问题,提出了新型的企业电力负荷电费优化方法,构建了改进型XGBoost算法模型。通过构建多个决策树提高了企业电力负荷的预测精度。在XGBoost算法模型的基础上,应用逐步回归算法模型,通过持续调整XGBoost算法模型中决策树的权重,不断地训练输出的单个弱学习器。实现XGBoost算法模型输出的多个决策树学习器的加权求和,从而实现了电力负荷电费预测数值的高精度输出。试验表明,研究的方法精确度高。
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