基于随机森林的短期电力负荷预测

基于随机森林的短期电力负荷预测是一种利用随机森林算法来进行电力负荷预测的方法[^1]。随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成，每个决策树都是基于随机选择的特征进行训练。在电力负荷预测中，随机森林可以通过对历史负荷数据进行训练，来预测未来一段时间内的电力负荷。

下面是基于随机森林的短期电力负荷预测的步骤：
1. 收集历史电力负荷数据，包括时间和对应的负荷值。
2. 将历史负荷数据分为训练集和测试集。
3. 使用训练集来构建随机森林模型。在构建模型时，可以设置决策树的数量和分裂特征数。
4. 使用测试集来评估模型的性能。可以使用指标如均方根误差（RMSE）或平均绝对百分比误差（MAPE）来评估预测结果与实际值之间的差异。
5. 根据模型的性能进行调整和改进，如调整决策树的数量和分裂特征数，重新训练模型并进行评估。

通过以上步骤，基于随机森林的短期电力负荷预测模型可以得到较准确的负荷预测结果。