夏季短期电力负荷 ARIMA - SVR 组合预测模型王喜平王雅琪Heilongjiang Electric Power Journal
SVR模型 概括的说,SVR就是通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到高维空间,并在该高维空间求取回归函数的学习过程。 ARIMA模型 一、ARIMA模型简介 ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间...
在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。 支持向量回归(SVR) SVR最本质与SVM类似,都有一个缘,只不过SVM的保证金是把两种类型分开,而SVR的保证金是指里面的数据会...
SVR模型归纳的说,SVR就是经过用积函数定义的非线性变换将输入空间变换到高维空间,并在该高维空间求取回归函数的学习过程。ARIMA模型一、ARIMA模型简介ARIMA模型全称为差分自回归搬动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年月初提出一出名时间序列展望方法,所...
为了提高潮汐预测的准确性,本文将基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型进行研究和探讨。 我们知道潮汐的变化是具有一定的规律性的,通常可以用调和分析来描述。调和分析是对周期性信号的一种处理方法,可以分析出信号的周期性变化规律,并据此进行预测。在潮汐预测中,可以通过对潮汐观测数据进行调和分析,得到潮汐的...
1、SVR模型 概括的说,SVR就是通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到高维空间,并在该高维空间求取回归函数的学习过程。ARIMA模型一、ARIMA模型简介ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序...
针对潮汐预测的需求,调和分析和ARIMA-SVR模型被广泛应用于潮汐预测中。调和分析是一种用来描述周期性或规律性时间序列变化的方法。ARIMA-SVR模型则结合了自回归积分移动平均模型(ARIMA)和支持向量回归模型(SVR),能够更准确地捕捉潮汐数据的特点。 本文将介绍基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型,包括模型原理、建模...
SVR最本质与SVM类似,都有一个缘,只不过SVM的保证金是把两种类型分开,而SVR的保证金是指里面的数据会不会对回归有帮助。 模型优化 1.上线之前的优化:特征提取,样本抽样,参数调参。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 2.上线之后的迭代,根据实际的A / B测试和业务人员的建议改进模型 ...
SVR最本质与SVM类似,都有一个缘,只不过SVM的保证金是把两种类型分开,而SVR的保证金是指里面的数据会不会对回归有帮助。 模型优化 1.上线之前的优化:特征提取,样本抽样,参数调参。 2.上线之后的迭代,根据实际的A / B测试和业务人员的建议改进模型
目前,常用的潮汐预测模型包括调和分析、ARIMA模型和支持向量回归(SVR)模型。这些模型各自存在一定的局限性,例如调和分析模型难以考虑非线性因素,ARIMA模型对于长期预测效果不佳,SVR模型对于高维度数据处理能力不足。为了解决这些问题,本文提出了一种基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型,以提高潮汐预测的准确性和稳定...