基于主成分分析与贝叶斯优化XGBoost的短期供热负荷预测
郑毅
北京首都机场动力能源有限公司,北京 100621
摘要：针对供热负荷预测中特征变量较多、预测精度较差等问题,提出一种基于主成分分析(PCA)与贝叶斯优化XGBoost的短期供热负荷预测方法,对历史数据集进行数据处理,并利用PCA对数据集进行降维,使用贝叶斯算法优化XGBoost的超参数,有效提高预测模型的精度.结果表明,结合实际的负荷数据,PCA-贝叶斯优化XGBoost组合预测方法具有较好的预测性能,预测精度高,其R2可以达到0.997.
关键词：供热负荷预测模型主成分分析
分类号：TU995(市政工程)
论文发表日期：2025-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 80-83 )
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