广东电力2023，Vol.36Issue(9)：72-79,8.DOI:10.3969/j.issn.1007-290X.2023.09.009
基于贝叶斯优化的支持向量回归模型对电能表在线率的预测
Prediction of Electricity Meter Online Rate Using Support Vector Regression Model Based on Bayesian Optimization
余俊泽 1夏显威 1雷春俊 2赵冬立 1马群 1陈百龄1
作者信息
- 1. 塔里木油田公司新能源事业部,新疆库尔勒 841000
- 2. 塔里木油田公司油气生产技术部,新疆库尔勒 841000
- 折叠
摘要
关键词
异常值剔除/非线性问题/反向特征消除/贝叶斯优化/支持向量回归/电能表在线率Key words
outlier removal/nonlinear problem/reverse feature elimination(RFE)/Bayesian optimization/support vector regression(SVR)/electricity meter online rate分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
余俊泽,夏显威,雷春俊,赵冬立,马群,陈百龄..基于贝叶斯优化的支持向量回归模型对电能表在线率的预测[J].广东电力,2023,36(9):72-79,8.
