袁天笑,贾鹏,顾云长,冯浩,姜雨馨,吴宇辰,伍兴达.基于集成学习的电动汽车充电站用户行为预测分析∗[J].电工技术,2023(10):69-72 |
基于集成学习的电动汽车充电站用户行为预测分析∗ |
|
|
DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2023.10.019 |
中文关键词: 预测模型 用户行为 充电站 电动汽车 集成学习 |
英文关键词: |
基金项目: |
|
摘要点击次数: 820 |
全文下载次数: 0 |
中文摘要: |
建立了一个能够预测电动汽车充电站用户未来是否违约的模型,为优化充电站调度提供支撑.首先,分析
了影响用户行为的特征因素,并据此建立决策树模型进行预测,验证特征工程是否可行;然后,在确定特征工程的基
础上,尝试了2种主流集成学习算法,即基于 Bagging算法的随机森林模型和基于 Boosting算法的提升树模型;最
后,为对比2种算法的准确率,对其进行算例仿真分析,结果表明后者准确率更高. |
英文摘要: |
|
查看全文 查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
|
|
|