基于迭代决策树（GBDT）短期负荷预测研究

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摘要：迭代决策树（GBDT）属于机器学习算法的一种,由多颗决策树组成,所有树的结论累加起来作为最终答案。该算法表达能力强,可用于大部分回归问题。本文以贵州省遵义市某县负荷及天气数据为基础,结合GBDT算法,对该地区未来8天的日最大负荷进行预测。同时与随机森林和支持向量机两种算法的预测结果对比,结果证明GBDT算法对于短期负荷预测有较好的效果。

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关键词：负荷预测 决策树 BDT 机器学习算法 支持向量机 GBDT 负荷预测 预测