一种基于相似日选取及随机森林算法的负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于相似日选取及随机森林的负荷特性指标预测方法，它包括采集预测区域内负荷变化影响因素，确定每种影响因素的相似度计算方法；根据相似度计算方法，分别计算各历史日与预测日的相似度，构建相似度矩阵；根据相似度矩阵，计算总相似度；确定总相似度的阈值，选取相似度大于阈值的样本组成相似日样本集；采用重抽样法从S个样本中抽取K个子样本集训练K棵决策树，选取r个特征因素作为当前节点的分裂特征集；进行节点的分裂；将OOB数据作为测试样本，对随机森林回归模型进行误差估计调整模型中回归树的数量K；根据输入预测日样本，取各个回归树输出的平均值作为预测结果；实现了对负荷进行精确预测。