RF:随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 RF善于处理高维数据,特征遗失数据,和不平衡数据 (1)训练可以并行化,速度快 (2)对高维数据集的处理能力强,它可以处理成千上万的输入变量,并确定最重要的变量,因此被认为是一个不错的降维方法。 (3)在训练集缺失数据时依旧能保持较好的精度(原因:...
和输出门[24] ,通过控制三个门的状态来更新细胞状态里的数据信息。其计算过程如下: 2 运行结果 2.1 RF特征 2.2 LSTM 2.3 SSALSTM预测 2.4MLP预测 2.5 几种算法 pltrcParams['xtick.direction] = 'in' plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' plt.figure(figsize=(7, 4)) # plt....
2.2. Combined SSA-LSTM-RF Forecasting Algorithm 2.2.1. SSA-LSTM-RF Model Framework In this research, we extracted the daily peak (valley) time from the 15 min interval load data of the power grid in the region, and combined them with the processed climate feature set and the trend feature...