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基于随机森林与梯度提升的短期能耗预测

人工智能 2022-07-26 v1 分布式、并行与集群计算

作者: Cristina Bianca Pop , Viorica Rozina Chifu , Corina Cordea , Emil Stefan Chifu , Octav Barsan

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摘要

本文比较分析了随机森林与梯度提升算法在基于历史数据的能耗预测领域的性能。分别应用这两种算法进行能耗预测，随后使用加权平均集成方法将二者结合。对所获实验结果的比较证明，加权平均集成方法比单独使用两种算法中的任意一种均能提供更准确的结果。

关键词

能耗预测随机森林梯度提升加权平均集成短期预测

引用

@article{arxiv.2207.11952,
  title  = {Forecasting the Short-Term Energy Consumption Using Random Forests and Gradient Boosting},
  author = {Cristina Bianca Pop and Viorica Rozina Chifu and Corina Cordea and Emil Stefan Chifu and Octav Barsan},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11952},
  year   = {2022}
}