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雷达卡
MATLAB
实现基于
KNN-RF K
近邻算法（
KNN）结合随机森林（
RF）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力系统负荷预测是新能源高占比、电价市场化与需求侧响应快速发展的交汇点，也是电网调度、机组启停、储能充放与电力交易定价的重要依据。传统时间序列方法在捕捉非线性、强季节与突发扰动方面存在局限，单一机器学习模型虽然能拟合部分复杂关系，但容易在数据分布漂移、节假日效应、极端气象冲击与用户用能结构变化时产生偏差。将基于相似度的K近邻方法与能够表达高阶非线性与特征交互的随机森林进行融合，构建面向配用电场景的复合式学习框架，可在保持局部模式敏感度的同时，获得更强的泛化能力与稳健性。K近邻能够在局部子样本中复用“相似日”与“相似气象”的经验，天然适配短期预测与异常日修正；随机森林通过装袋与随机子特征选择抑制过拟合，在高维异构特征下更能刻画天气—日历—经济—行为等因素的非线性耦合。两者结合后，可采用并行加权融合、堆叠学习或残差修正等策略，既利用样本层面的邻域信息，又发挥集成 ...
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