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摘要
针对电能表需求预测问题,建立基于Shapley组合模型及神经网络的电能表合理优化分配模型,以提升需求预测精度。文章通过挖掘历史数据,采用Holt-Winters、BP神经网络和RBF神经网络模型对电能表需求分别进行预测、对比和分析,并且引入Shapley法对三类预测模型进行组合建模,求取相应模型的权重,获取最优的生产调度方案。仿真实验结果表明,RBF神经网络模型预测精度要高于BP神经网络和Holt-Winters模型。相较于单一模型,Shapley法组合模型具有更好的效果和实用性,有助于国家电网公司建立高效、科学的生产调度计划。
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