【摘 要】
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目前,供电公司对电能表年度采购需求数量和季(月)度用表需求数量的预测,普遍存在准确度不高的现象,容易导致出现结构性缺表或过剩问题。针对上述情况,本文提出利用极限梯度提
【机 构】
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国网山西营销服务中心,国网山西省电力公司
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目前,供电公司对电能表年度采购需求数量和季(月)度用表需求数量的预测,普遍存在准确度不高的现象,容易导致出现结构性缺表或过剩问题。针对上述情况,本文提出利用极限梯度提升、随机森林和长短期记忆网络等经典的预测模型对电能表月度需求数量分别进行建模,再运用线性回归方法和误差倒数法将三种模型进行组合的需求预测方式。该方法不但突出了模型各自的优势,还实现了模型间的互补。利用清洗修正后的历史用表数量数据,通过提取数据特征,对组合模型不断进行训练,进一步优化了组合模型的参数和组合方式,验证了提升模型预测准确度的可能性。
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