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偏最小二乘回归分析在中长期负荷预测中的研究的中期报告
偏最小二乘回归分析（PartialLeastSquaresRegression，简称PLSR）是一种常用的多元回归分析方法，已被广泛应用于各个领域中预测和建模。在中长期负荷预测领域中，PLSR也被应用于建立负荷预测模型，旨在提高预测精度。
本研究旨在利用PLSR方法建立中长期负荷预测模型，并探究PLSR方法在负荷预测中的应用价值。本次中期报告主要介绍了以下几个方面的研究进展：
1.数据收集与预处理：
本研究使用了某电力公司2018年至2019年的负荷数据，共计732个数据点。为了提高预测精度，我们对原始数据进行了平滑处理，并进行了数据归一化处理，以避免模型复杂度过高导致的过拟合问题。
2.PLSR方法建模：
本研究利用PLSR方法建立了一个中长期负荷预测模型，并通过交叉验证的方法选择了最优的成分数，以避免模型过拟合。具体来说，我们将数据集分为训练集和测试集，利用训练集进行模型训练，再用测试集进行模型预测，以评估预测精度。
3.模型评估：
为了评估PLSR模型的性能，我们运用了均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）两个指标来衡量预测误差。实验结果表明，PLSR方法在中长期负荷预测中取得了较好的预测效果，其预测误差较小，预测精度较高。
总之，本研究在中长期负荷预测中探究了PLSR方法的应用价值，并通过实验验证了该方法在负荷预测中的有效性。在未来的研究中，我们将进一步优化模型参数，提高预测精度，以更好地实现中长期负荷预测的目标。