基于隨機森林的季節(jié)性電動汽車充電負荷預測
摘 要:針對傳統(tǒng)電動汽車充電負荷預測研究未充分考慮季節(jié)性因素和預測精度低等問題,提出了一種基于隨機森林的季節(jié)性電動汽車充電負荷預測模型。首先,使用某市整個公共充電站匯總負荷的公共數(shù)據(jù)集,構建了包含天氣狀況、溫度等季節(jié)性因素以及歷史充電負荷數(shù)據(jù)的輸入特征矩陣。其次,采用主成分分析法和卡方檢驗對輸入變量進行篩選。(剩余6860字)
目錄
- 基于深度強化學習的多智能體防竊...
- 基于SSA\|LSTM的膝關節(jié)...
- 基于隨機森林的季節(jié)性電動汽車充...
- 基于時延Petri網(wǎng)的大型工程...
- 基于隱式神經(jīng)表示的圖像超分辨率...
- 基于復合知識蒸餾的骨科影像診斷...
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和殘差結構單元...
- 基于改進YOLOv8的中藥材圖...
- 融合翻筋斗覓食和正余弦策略的白...
- 基于優(yōu)化RRT算法的智能車輛路...
- 一種加速渲染NeRF烘焙數(shù)據(jù)的...
- 基于多頭注意力機制的文本檢測識...
- 融合混沌映射和自適應T分布的蜣...
- 基于少量數(shù)據(jù)集的三維點云生成模...
- 基于高斯混合模型的分布式強化學...