基于气象耦合特征分析及改进XGBoost算法的用户分布式光伏短期出力预测模型

本文利用互信息及主成分分析进行特征选取与降维,得到高相关性和去耦合的气象特征变量,降低了后续参与模型预测的数据复杂度。 2)本文提出了一种考虑基于气象耦合特性及改进极端梯度提升树(extreme gradientboosting,XGBoost)算法的用户分布式光伏短期预测模型,改善了模型的泛化能力,相比传统BP神经网络和随机森林预测模型拥有更小的误差,具有良好实际应用能力。

  • 2024-11-19
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