[发明专利]基于灰色关联的电动汽车换电需求的集成学习预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011294838.8 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112258251B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 张玉利;于浩洁;梁熙栋;张倩 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 林聪源 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于灰色关联的电动汽车换电需求的集成学习预测方法及系统，包括：构建数据集并进行预处理，将预处理后的数据集分为训练集和测试集；选择k个基学习器，采用交叉验证方式让每个基学习器对训练集的样本进行训练并预测；对于测试集中的每一个输入样本，通过灰色关联分析选择其最佳相似日训练集；根据各基学习器在最佳相似日训练集中的预测结果，建立预测偏差最小化优化模型，并采用带正则化系数的L1范数作为正则项；基于优化模型求解得到各基学习器的权重系数，进而得到集成预测器；基于集成预测器得到集成学习预测结果。本发明能够有效降低预测偏差，对于随机波动性大的数据具有更好的预测效果，能够更加适应实际中获取的数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 灰色 关联 电动汽车 需求 集成 学习 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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