摘要
本发明公开了一种基于数据挖掘的高速公路服务区单日负荷预测方法,包括,读取目标高速公路服务区的时间、气象、流量及负荷数据,构建原始数据集;对原始数据进行数据清洗与整合,生成结构化的历史数据集;计算各特征变量重要度并依此进行排序,筛选出关键特征集;基于待测日在关键特征集下各变量的确定值或预测值,从历史数据集中筛选与待测日具有相似特征表现的数据样本,形成针对待测日的重组数据集;构建高速公路服务区单日负荷预测模型,获得待测日单日负荷的预测值。该方法增强了高速公路服务区负荷预测方法的鲁棒性,提升了预测精度,为服务区的零碳建设、电力资源管理和运营效率优化提供了有效的技术支持。
技术关键词
高速公路服务区
负荷预测方法
变量
数据
样本
负荷预测模型
XGBoost算法
矩阵
电力资源管理
拉普拉斯
气象监测仪
构建预测模型
特征值
线性插值法
检测设备
超参数
大气压强
智能电表
系统为您推荐了相关专利信息
芯片测试数据
网表文件
网络名
节点
自动生成方法
标志物
筛选方法
心肌梗死动物模型
miRNA表达量
诊断急性心肌梗死
数据通信网关机
数据保护策略
审计策略
电力系统
数据安全
结构化电子病历
关键词
数据管理系统
编辑距离算法
结构化病历数据
电网优化方法
气象
指令
电网优化调度
深度神经网络模型