基于集成学习的电动汽车充电站用户行为预测分析

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.

关键词：预测模型、用户行为、充电站、电动汽车、集成学习

分类号：TM71(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：南京工程学院基金项目TB202204028

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：69-72