基于多元协变量和随机森林算法的宁夏用电量预测

摘要：

以2000—2010年宁夏用电量相关资料为基础, 提取用电量的影响因子, 并于Rstudio平台构建基于随机森林算法 (RF)的预测模型, 对2012—2017年用电量进行预测验证.结果表明, 模型输出值与实际值相吻合, 训练误差与预测平均误差分别为7.02亿k W·h、9.20亿k W·h, 该算法模型有效.对比可知, RF模型的MAE、RMSE (9.20亿k W·h、10.57亿k W·h)小于RBF (13.24亿k W·h、14.04亿k W·h)和SVM (22.39亿k W·h、25.57亿k W·h)模型, 基于RF的用电预测模型效果更优.另外, RF能够准确计算预测因子的重要性, 这对于变量筛选具有重要意义.

关键词：随机森林、用电量、协变量、预测精度

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

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