一种基于Stacking集成学习的电价预测方法、系统、介质及处理器

本发明涉及电价预测技术领域，公开了一种基于Stacking集成学习的电价预测方法、系统、介质及处理器，方法包括通过获取电力市场的电价数据，并进行处理得到电价与各种影响因素之间关系的数据集；将所述数据集作为样本数据，并输入由随机森林模型和梯度提升决策树组成的基于Stacking集成学习第一层预测模型，输出初始电价预测结果；将所述初始电价预测结果输入基于Stacking集成学习第二层预测模型中的SVM模型，通过SVM模型的优化运算，得到最终电价预测结果。本发明通过Stacking集成学习，结合了不同模型之间的优势，提高电价的预测准确性。