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A Permutation Importance-Based Feature Selection Method for Short-Term Electricity Load Forecasting Using Random Forest

机译：基于置换重要性的随机森林短期电力负荷预测特征选择方法

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Nantian Huang; Guobo Lu; Dianguo Xu;
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年度 2016
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1. A Permutation Importance-Based Feature Selection Method for Short-Term Electricity Load Forecasting Using Random Forest [J] . Nantian Huang, Guobo Lu, Dianguo Xu Energies . 2016,第10期

机译：基于置换重要性的随机森林短期电力负荷预测特征选择方法
2. Short-term electricity load forecasting based on feature selection and Least Squares Support Vector Machines [J] . Ailing Yang, Weide Li, Xuan Yang Knowledge-Based Systems . 2019,第JANa1期

机译：基于特征选择和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测
3. Putting Big Data analytics to work: Feature selection for forecasting electricity prices using the LASSO and random forests [J] . Nicole Ludwig, Stefan Feuerriegel, Dirk Neumann Journal of decision systems . 2015,第1期

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4. A two-stage random forest method for short-term load forecasting [C] . Xiaoyu Wu, Jinghan He, Tony Yip, IEEE Power and Energy Society General Meeting . 2016

机译：短期负荷预测的两阶段随机森林方法
5. Real-Time Power Flow Analysis & Short-term Electricity Load Forecasting in Smart Grid [D] . Li, Muqi 2015

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6. Fisher Information Based Meteorological Factors Introduction and Features Selection for Short-Term Load Forecasting [O] . Shuping Cai, Lin Liu, Huachen Sun, 2018

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7. Multi-Model Fusion Short-Term Load Forecasting Based on Random Forest Feature Selection and Hybrid Neural Network [O] . Yi Xuan, Weiguo Si, Jiong Zhu, 2021

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