2.模型(训练集和测试集比例为4:1,也就是训练集有前7008行数据,测试集有后1752行数据) 全年发电数据显示 编辑 训练集与测试集的划分 编辑 2.1.LSTM模型 编辑 2.2.CNN_LSTM模型 编辑 2.3. XGBoost回归模型 编辑 3.效果 3.1.LSTM模型下的测试集预测值与真实值 编辑 3.2.CNN_LSTM模型下...
该文提出一种基于极端梯度提升(XGBoost)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型的短期光伏发电功率预测组合模型.根据短期光伏发电特性,首先分别建立XGBoost模型和LSTM模型,然后利用XGBoost模型进行初步预测增加特征,并利用误差倒数法将两模型组合起来进行预测.选取2018年光伏电站人工智能运维大数据处理分析大赛的数据集进行实验评估,最终...