基于梯度提升决策树的风电功率预测

针对风电功率预测问题进行研究,为了提高风电功率预测的精度,首先利用拉依达法则对原始数据进行预处理,以此来保证数据的完整性和准确性,其次利用梯度提升决第树算法构建时间预测模型,并对该模型进行计算和验证。根据本研究的日前预测问题,将其同常规BP神经网络算法相比较,结果显示所提出的基于GBDT的风电功率预测模型较BP神经网络在该问题上具有更优的预测性能。