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基于多元協(xié)變量和隨機森林算法的寧夏用電量預(yù)測
摘要:以2000一2010年寧夏用電量相關(guān)資料為基礎(chǔ),提取用電量的影響因子,并于Rstudio平臺構(gòu)建基于隨機森林算法(RF）的預(yù)測模型,對2012一2017年用電量進行預(yù)測驗證。結(jié)果表明,模型輸出值與實際值相吻合,訓(xùn)練誤差與預(yù)測平均誤差分別為7.02億kw·h、9.20億kw·h,該算法模型有效。對比可知,RF模型的MAE、RMsE(9.20億kw·h、10.57億kw·h）小于RBF(13.24億kw·h、14.04億kw·h）和sVM(22.39億kw·h、25.57億kw·h）模型,基于RF的用電預(yù)測模型效果更優(yōu)。另外,RF能夠準(zhǔn)確計算預(yù)測因子的重要性,這對于變量篩選具有重要意義。
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基于多元協(xié)變量和隨機森林算法的寧夏用電量預(yù)測
摘要:以2000一2010年寧夏用電量相關(guān)資料為基礎(chǔ),提取用電量的影響因子,并于Rstudio平臺構(gòu)建基于隨機森林算法(RF）的預(yù)測模型,對2012一2017年用電量進行預(yù)測驗證。結(jié)果表明,模型輸出值與實際值相吻合,訓(xùn)練誤差與預(yù)測平均誤差分別為7.02億kw·h、9.20億kw·h,該算法模型有效。對比可知,RF模型的MAE、RMSE(9.20億kw·h、10.57億kw·h）小于RBF(13.24億kw·h、14.04億kw·h）和SVM(22.39億kw·h、25.57億kw·h）模型,基于RF的用電預(yù)測模型效果更優(yōu)。另外,RF能夠準(zhǔn)確計算預(yù)測因子的重要性,這對于變量篩選具有重要意義。
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馬云：未來地方經(jīng)濟發(fā)展不看用電量 看數(shù)據(jù)量
7月22日下午消息，馬云在杭州舉辦的APEC工商領(lǐng)導(dǎo)人中國論壇上，呼吁進一步推動全球化進程，推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。他說：“過去的三十年，全球化由六萬家大企業(yè)推動，并且六萬家企業(yè)受惠于全球化；而未來的全球化
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揭秘：iPhone關(guān)閉App真的更省電嗎？
對大多數(shù)手機用戶而言，隨手關(guān)閉App已經(jīng)成為了一種習(xí)慣。雙擊 Home 鍵或者點擊多任務(wù)管理鍵，然后劃掉所有的App。日復(fù)一日，年復(fù)一年。
