基于多值分位数回归与集成学习的负荷短期概率预测方法

本申请公开了基于多值分位数回归与集成学习的负荷短期概率预测方法，包括如下步骤：利用历史基准数据构建若干个集成学习子模型，以若干个集成学习子模型得到负荷分位数预测值训练集合；以若干个集成学习子模型构建集成学习初始模型；基于集成学习模型损失函数输出权重参数更新值，得到集成学习模型；以待预测时序数据以及集成学习模型输出待预测时序对应的负荷分位数预测值集合；基于自适应带宽核密度估计算法根据负荷分位数预测值集合输出连续概率密度曲线，得到负荷短期概率预测结果。本申请的有益效果：改善多个负荷分位数预测值交叉问题，能够有效提高负荷区间预测的区间覆盖率准确性并减小区间预测宽度。