本文選題：電力價(jià)格預(yù)測(cè) + PSF��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在當(dāng)今社會(huì),能源相關(guān)的問(wèn)題不斷影響著城市的發(fā)展和人們的生活,而電力作為21世紀(jì)與人類聯(lián)系最為密切的能源之一,已經(jīng)被很多國(guó)家通過(guò)自由貿(mào)易市場(chǎng)來(lái)進(jìn)行合理的分配。在自由貿(mào)易市場(chǎng)中,電力價(jià)格并不是一成不變的,會(huì)隨著各種社會(huì)因素,能源因素等發(fā)生非常頻繁的浮動(dòng),一天當(dāng)中不同時(shí)刻的電力價(jià)格都是不盡相同的,而電力價(jià)格又對(duì)最大化供需雙方利益,緩解城市壓力,促進(jìn)資源的合理利用有著非常重大的影響。正因?yàn)槿绱?準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來(lái)的電力價(jià)格便顯得尤為重要。本文針對(duì)時(shí)間序列分析和多特征機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個(gè)不同的角度,對(duì)電力價(jià)格預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究。本文主要完成了以下工作:1)針對(duì)電力價(jià)格屬于時(shí)間序列數(shù)據(jù)這一特性,實(shí)現(xiàn)了一種基于模式序列相似性的電力價(jià)格預(yù)測(cè)方法(Pattern Sequence-based Forecasting,PSF),該方法首先由聚類階段獲取模式序列,然后在預(yù)測(cè)階段通過(guò)滑動(dòng)窗口獲取模式相似子序列與結(jié)果集,最后在求和階段對(duì)結(jié)果集中數(shù)據(jù)進(jìn)行求和。又針對(duì)歷史數(shù)據(jù)相似性的衰減問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的模式序列相似性的電力價(jià)格預(yù)測(cè)方法(Modified Pattern Sequence-based Forecasting,MPSF),該方法考慮了歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的相似性。最后將上述兩個(gè)方法在GEFCom2014-P數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證,PSF取得了良好的預(yù)測(cè)結(jié)果,MPSF相對(duì)于PSF在預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性上有所提升。2)針對(duì)電力價(jià)格受多因素影響這一特性,實(shí)現(xiàn)了一種基于梯度提升樹(shù)(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)的電力價(jià)格預(yù)測(cè)方法。該方法首先挖掘了電力價(jià)格特征,然后使用該特征有監(jiān)督的訓(xùn)練GBDT模型。最終訓(xùn)練出的模型在GEFCom2014-P數(shù)據(jù)集上相對(duì)于傳統(tǒng)的方法在預(yù)測(cè)精度上有明顯的提升,并且為后續(xù)的研究提供了可用的特征集合。3)針對(duì)電力價(jià)格數(shù)據(jù)強(qiáng)非線性這一特性,并結(jié)合GBDT提供的特征選擇結(jié)果,提出了一種基于多源數(shù)據(jù)融合與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)的電力價(jià)格預(yù)測(cè)方法,該方法不僅利用了LSTM對(duì)歷史數(shù)據(jù)的記憶性,還通過(guò)全連接層利用了外部因素對(duì)電力價(jià)格的影響,為解決該類問(wèn)題提供了一個(gè)新的思路。該方法使用GBDT提供的特征集合進(jìn)行模型的訓(xùn)練,在GEFCom2014-P數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步提升了預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性。
[Abstract]:In this paper , based on the characteristics of time series analysis and multi - feature machine learning , this paper proposes a kind of improved pattern sequence - based Forecasting ( MPSF ) , which is based on the characteristics of time series analysis and multi - feature machine learning . In order to solve the problem , a new idea is provided . The method uses the feature set provided by GBDT to train the model , and further improves the accuracy and stability of the prediction on the GEFCom2014 - P data set .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F426.61

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