一种基于组合模型的电力物资需求预测方法

本发明公开了一种基于组合模型的电力物资需求预测方法，该方法结合多种元建模技术，对每个已训练的最优独立模型进行加权，进而对电力物资需求进行有效预测。该发明不仅能够有效地提高预测精度，优化电力物资的供应链管理，还能够支持电力企业在动态环境中作出更加科学、合理的决策。本发明组合模型的应用对于推动电力行业智能化、数字化转型，以及行业规范化发展具有重要的理论和实践意义。本发明方法通过集成SVM、MLP和MARS三种模型的优势，分别捕捉线性、非线性及局部特征，结合动态权重调整，显著降低预测误差，由此提高预测准确。