决策树和粒子群算法在日前电价预测中的应用

摘要

由于日前24点电价特性差异较大,采用单一模型很难描述,提出了一种基于相似点的日前电价预测新方法.将数据空间按时点划分成子24个子空间,并定量考虑对电价造成影响的相关因素,利用改进决策树技术对子空间的历史数据进行自动聚类,再通过粒子群算法训练各相关因素的最优权值,大大增加了选择相似点的可信度,仿真结果表明该方法能有效提高预测精度.