随机森林算法提升用电负荷预测精准度的研究

本文主要探讨了"基于随机森林算法的用电负荷预测研究"这一主题，针对电力系统中普遍存在的用电负荷预测精度不高，难以准确模拟实际用电行为的问题，作者采用了一种创新的方法来提升预测的准确性。研究者构建了三种模型：随机森林分类模型、随机森林回归模型以及结合Weka的时间序列模型，这些模型均应用于某个省份的用电负荷数据预测。 首先，负荷预测在计算机工程与应用领域被广泛关注，因为它对于电力系统的运行管理、能源规划以及电力市场的优化决策具有重要意义。用电负荷预测通过分析历史数据和实时信息，利用已掌握的数据挖掘技术，试图预测未来的用电需求，这对于指导电网调度、节能减排和新能源接入等方面具有重大参考价值。 文献提到的随机森林算法是一种集成学习方法，它结合了多个决策树的预测结果，能有效处理大量特征并降低过拟合风险。通过模糊线性回归进行参数匹配的文献提供了一个基础，但本文更进一步，利用随机森林的特性来提高用电负荷预测的稳定性和精度。 研究者详细比较了这三种模型在实际应用中的性能，通过大量的实验和评估，结果显示它们都能合理预测未来用电负荷。特别是当随机森林算法与Weka的时间序列模型相结合时，其预测效果在评估指标上表现出色，这表明该方法可能在实际负荷预测场景中具有显著优势。 本文的贡献在于提出了一种有效的用电负荷预测策略，利用随机森林算法结合时间序列模型，旨在提升电力系统对用电需求的预见能力，为电力行业的决策制定者提供科学依据。这项研究不仅提升了预测的准确性，还为未来电力负荷管理提供了新的技术手段。