基于梯度提升决策树的风电功率预测

李仕成; 田丽; 彭求志; 李宁

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基于梯度提升决策树的风电功率预测

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cqvip:针对风电功率预测问题进行研究,为了提高风电功率预测的精度,首先利用拉依达法则对原始数据进行预处理,以此来保证数据的完整性和准确性,其次利用梯度提升决第树算法构建时间预测模型,并对该模型进行计算和验证。根据本研究的日前预测问题,将其同常规BP神经网络算法相比较,结果显示所提出的基于GBDT的风电功率预测模型较BP神经网络在该问题上具有更优的预测性能。

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来源
《南阳理工学院学报》 |2019年第6期|58-61|共4页
作者
李仕成; 田丽; 彭求志; 李宁;
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作者单位

安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
风电功率预测; 梯度提升决策树; BP神经网络;

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