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电力系统中长期负荷预测的改进决策树算法

崔旻  顾洁  
【摘要】:以不完备数据分析(ROUSTIDA)补全算法为数据处理前导,将其与属性组合法相结合,提出应用于电力系统中长期负荷预测的改进决策树算法.算例的计算结果表明,该算法弥补了决策树算法的固有缺陷,具有计算速度快、预测精度高、预测误差变化小等优点.尤其在候选属性繁多,原始数据不完整或不准确时,改进算法更具优越性.

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