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基于随机森林和改进局部预测的短期电力负荷预测.pptx
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汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWO随机森林算法原理随机森林在电力负荷预测中的应用随机森林的优点和局限性PARTTHREE局部预测方法原理局部预测方法的改进策略改进局部预测方法的优势PARTFOUR模型构建过程模型验证与评估模型优缺点分析PARTFIVE实际应用场景介绍案例分析：某地区短期电力负荷预测案例结果与讨论PARTSIX与传统线性回归方法的比较与神经网络方法的比较与其他机器学习方法的比较PARTSEVEN基于深度学习的负荷预测研究数据融合与多源信息利用的研究高维特征提取与选择的研究
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汇报人：/目录0102随机森林算法简介随机森林算法工作原理随机森林算法的优缺点03传统电力负荷预测方法现有电力负荷预测方法的局限性电力负荷预测方法的发展趋势04数据预处理特征选择和特征工程模型参数优化模型评估和比较05数据准备特征工程实践模型训练和优化预测结果分析和应用06改进随机森林算法的电力负荷预测方法的优势应用前景和潜在价值对行业的贡献和影响07研究结论总结研究不足与展望汇报人：
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