| 基于Spark和梯度提升树模型的短期负荷预测 |
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| 引用本文： | 许贤泽,刘静,施元,谭盛煌.基于Spark和梯度提升树模型的短期负荷预测[J].华中科技大学学报(自然科学版),2019(5):84-89. |
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| 作者姓名： | 许贤泽 刘静 施元 谭盛煌 |
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| 作者单位： | 武汉大学电子信息学院 |
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| 摘 要： | 利用Spark平台对电力用户侧的大数据进行分析,提出基于梯度提升树的并行负荷预测方法.首先对历史负荷和天气数据集进行并行化分割处理,并采用特征提取与转换方法获取到预测模型所需的特征向量;然后合理设定Spark集群节点数以及调节Hadoop分布式文件系统(HDFS)分块大小;最后将参数调优后的梯度提升树模型部署到Spark分布式平台上进行训练与预测,并将该模型预测结果与其他预测模型进行精度比较.研究结果表明:通过合理划分HDFS中存储块的大小能有效提高集群对于大数据处理的效率,分布式梯度提升树算法在快速性与准确性上均有比较大的优势,能够满足电力负荷预测的要求.
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| 关 键 词： | 负荷预测 分布式计算 大数据 梯度提升树 Spark平台 |
Short-term load forecasting based on Spark and gradient boosting decision tree model |
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