一种基于梯度提升决策树算法的电力物资需求预测方法

本发明涉及电力物资管理技术领域，公开了一种基于梯度提升决策树算法的电力物资需求预测方法，其包括数据采集与预处理、特征工程优化、训练集与测试集划分、模型训练、超参数调优、模型验证与评估以及实时应用部署步骤。本发明通过特征交互效应分析、动态权重调整机制及自适应参数优化策略，显著提升了模型对复杂非线性关系的捕捉能力和泛化性能，并通过在线学习功能实现动态更新，确保预测结果精准可靠。本申请能够有效解决传统方法在大规模数据场景下的精度不足问题，为电力物资采购和供应链管理提供重要支持。