基于人工神经网络的贵州省用电量预测

摘要：

文章利用人工神经网络对贵州省月度用电量数据进行分析,使用递增窗口交叉验证和网格调参选择最优参数,对贵州省用电量数据进行预测;以支持向量机及ARIMA模型作为基准模型对模型预测效果进行对比分析.结果表明:(1)利用独热编码量化用电量时间序列特征可有效提高预测精度;(2)人工神经网络对用电量数据的预测效果优于支持向量机和ARIMA模型;(3)含3个隐藏层的人工神经网络预测效果优于单隐藏层人工神经网络预测效果.

关键词：用电量预测、人工神经网络、独热编码、递增窗口交叉验

分类号：F127.73(中国经济)

资助基金：贵州省教育厅高等学校人文社会科学研究地;贵州大学马克思主义经济发展与应用中心、贵州大学经济学院研究生创新资助

在线出版日期：2021-02-03（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：96-98,160