本文主要研究内容
作者林恒毅,邢竟,王文静,庞朝曦,罗微（2019）在《基于大数据技术的广州市台风负荷影响分析和预测》一文中研究指出：论文通过研究台风期间天气气象指标的变化规律,分析各气象指标变化对广州市日最大负荷的影响,进而建立台风负荷预测模型,研究台风期间气象变化对广州市小时最大负荷的影响。论文分别从台风气象、广州气象及广州电力负荷三个维度构建了台风预测模型,通过相关分析技术筛选台风期间对广州电力负荷有显著影响的指标,最后采用多种机器学习方法进行预测。实验结果表明XGBOOST方法优于其他机器学习方法且模型也通过假设检验,模型对数据的拟合程度达到68.1%,台风期间负荷的外推预测平均准确率能达到85.22%。
Abstract
lun wen tong guo yan jiu tai feng ji jian tian qi qi xiang zhi biao de bian hua gui lv ,fen xi ge qi xiang zhi biao bian hua dui an zhou shi ri zui da fu he de ying xiang ,jin er jian li tai feng fu he yu ce mo xing ,yan jiu tai feng ji jian qi xiang bian hua dui an zhou shi xiao shi zui da fu he de ying xiang 。lun wen fen bie cong tai feng qi xiang 、an zhou qi xiang ji an zhou dian li fu he san ge wei du gou jian le tai feng yu ce mo xing ,tong guo xiang guan fen xi ji shu shai shua tai feng ji jian dui an zhou dian li fu he you xian zhe ying xiang de zhi biao ,zui hou cai yong duo chong ji qi xue xi fang fa jin hang yu ce 。shi yan jie guo biao ming XGBOOSTfang fa you yu ji ta ji qi xue xi fang fa ju mo xing ye tong guo jia she jian yan ,mo xing dui shu ju de ni ge cheng du da dao 68.1%,tai feng ji jian fu he de wai tui yu ce ping jun zhun que lv neng da dao 85.22%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中小企业管理与科技(下旬刊)的林恒毅,邢竟,王文静,庞朝曦,罗微，发表于刊物中小企业管理与科技(下旬刊)2019年01期论文，是一篇关于电力负荷论文,台风论文,特征工程论文,机器学习论文,中小企业管理与科技(下旬刊)2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中小企业管理与科技(下旬刊)2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：电力负荷论文; 台风论文; 特征工程论文; 机器学习论文; 中小企业管理与科技(下旬刊)2019年01期论文;