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雷达卡
MATLAB
实现基于极端随机树回归（
ETR）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着经济发展水平的不断提高和人民生活质量的持续改善，电力作为现代社会运行的核心能源之一，在工业、商业及民用领域的应用范围和规模日益扩大。电力负荷的需求受天气变化、人口增长、产业结构调整以及社会整体用电行为等多重复杂因素影响，呈现出高度的动态性和不确定性。高质量的电力负荷预测不仅是一项关系到电网安全、经济运行及社会稳定的关键技术，也是实现能源管理智能化、推动绿色低碳转型、优化电力资源配置的基础支撑。
电力企业、政府部门及用电大户在日常工作中愈发依赖于精确的负荷预测数据，以便合理安排发电计划、调度电网运行、制定峰谷电价策略、评估电能消费趋势等。同时，分布式能源接入和新能源比例的上升，也让传统负荷预测模型面临严峻挑战。以往采用的物理模型、统计方法由于对数据分布、变量关系的假设存在一定局限性，预测效果在大数据、非线性、高维度场景下往往无法令人满意。
在人工智能和机器学习 ...
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