基于极限学习机的电力配网物资需求预测
随着电力企业的快速发展,物资管理在企业精细化运营过程中越显重要。物资需求预测是电力企业物资管理的重要内容,它可以指导企业的物资投入与使用,提升企业经济与管理效益,优化企业资源配置。本文针对电力配网建设项目物资需求预测问题,提出了一种基于极限学习机的多任务学习方法。该方法在统一的学习框架内同时对多种配网建设物资需求进行建模,实现了不同配网项目以及不同类型物资需求的知识共享。广东电网配网建设项目物资需求预测的实验表明,与多元线性回归、K近邻、单任务BP神经网络等已有方法相比,该方法在学习效率和模型的预测准确性上具有显著的优势,在电力企业物资管理和预测工作上具有较高的实践和理论价值。
电力配网 物资管理 需求预测 极限学习机
杨晶晶 李隽 齐志刚 金波
广东电网公司信息部,广东广州,510600
国内会议
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2012-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）