简介:摘要:电力负荷预测是电力系统运行和管理中的关键任务,传统的预测方法常常面临数据非线性、时变性等挑战。近年来,机器学习技术的发展为负荷预测带来了新的机遇。通过对历史负荷数据的深入分析,结合多种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、决策树(DT)、随机森林(RF)及深度学习(DL)等,能够有效提取潜在特征并实现高精度预测。尤其是在大数据背景下,机器学习能够处理海量数据,并及时捕捉电力负荷的变化规律。此外,集成学习方法的引入,使得不同模型的优势得到充分利用,从而进一步提升了预测性能。本研究探讨了不同机器学习方法在电力负荷预测中的应用,分析其优缺点,并提出改进建议,以促进电力系统的智能化发展。
简介:摘要:工程造价预测是工程项目管理中的重要环节,直接关系到工程项目的经济效益。本研究针对我国当前工程造价的预测问题,提出并建立了一种实用的工程造价预测模型。首先,通过对大量工程项目数据的搜集和剖析,挖掘出影响工程造价的关键因素。然后通过量化这些关键因素,利用数学和统计学的方法,构建出了一套完整的预测模型,同时详细介绍了模型的建立过程和使用步骤。在模型验证环节,我们选取了实际工程项目进行预测,并与实际造价进行对比,结果显示预测误差在可接受范围内,说明了这种预测模型的适用性和有效性。最后,我们探讨了这种预测模型在实际工程项目管理中的应用,包括在项目初期进行预算制定,项目实施阶段进行成本控制,项目结束阶段进行经济效益评估等方面。本研究的成果将有助于进一步优化工程造价管理,提高建设项目的经济效益。