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基于低秩表示的多任务短期电力负荷预测的研究 下载：81 浏览：469

苏运1 卜凡鹏2 郭乃网1 田世明2 田英杰1 张琪祁1 瞿海妮1 柳劲松1 《电力研究》 2019年6期

摘要:
在电力系统负荷预测中,使用传统的单任务学习方法未考虑多个地点的负荷间的潜在关系,忽视关联信息在多个地点间传递的可能会导致学习效果欠佳。针对这一问题,本文提出基于低秩表示的多任务学习方法进行多个地点的多任务负荷预测,该方法在学习过程中可以提取不同位置的负荷预测模型的共享低维表示,从而可以挖掘多个任务之间的关联关系,同时又可以区别不同任务之间的差别。实验表明,多任务负荷预测的平均性能优于决策树和随机森林等单任务学习方法,在负荷预测的精度上有了一定的提升。
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