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8-------Short-term Electricity Load Forecasting using Time Series and Ensemble Learning Methods

就是四種方法+殘差分析

 

討論了四種不同的方法。並進行了比較,即季節自迴歸滑動平均(SARIMA)與EXOGE-季節性自迴歸滑動平均

隨機變數(SARIMAX)、隨機森林(RF)和梯度提升迴歸樹(GBRT)。預測效能每個模型通過兩個度量來評估,即平均絕對值。百分比誤差(MAPE)和均方根誤差(RMSE)。研究結果表明,GBRT模型優於其他人提前24小時進行預測。

殘差分析: