| 专利名称 | 一种基于小样本数据的电量预测方法 | ||
|---|---|---|---|
| 申请号/专利号 | CN202510507085.0 | 专利权人(第一权利人) | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2025-04-22 | 授权日 | 2025-08-12 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 超参数|数据挖掘|边界约束|小样本|离散化|运筹学|电量|预测结果|平均绝对百分比误差|数据输入|功耗 | ||
| 应用领域 | 预测|资源 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 一种基于小样本数据的电量预测方法,该方法中,首先对历史电量数据进行预处理,并采用四区间动态离散化分箱优化数据特征表征能力。随后,基于岭回归构建#imgabs0#个具有差异化超参数配置的子模型,并针对各个子模型求解权重。在权重求解过程中,若不满足边界约束条件,则重新调整权重。对于滚动窗口,先设定初始值,并计算窗口内数据的均值与方差。若均值或方差出现异常,则调整窗口长度。经过上述处理后,将数据输入模型,按照初始正则化参数进行预测,并依据平均绝对百分比误差(#imgabs1#)与设定阈值的反馈关系调整正则化参数。若#imgabs2#超出阈值3次,则触发反馈调整机制,对权重、窗口长度和正则化参数进行优化,直至满足条件并输出最终预测结果。 | ||
| 图片资料 |
|
||
| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |