[发明专利]一种基于随机森林回归的售电量预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于随机森林回归的售电量预测方法其特征在于，包括：

获取预设时长内的若干影响因素指标的历史数据；

获取预设时长内的历史的月售电量实际数据；

根据预设时长内的所述若干影响因素指标的历史数据和历史的月度售电量实际数据，建立基于随机森林回归的月售电量预测模型；

计算待预测月的所述各个影响因素指标，输入预置的月售电量预测模型，得到待预测月的售电量预测值；

其中，所述预置的月售电量预测模型为：

其中，x_ij(i＝1,…,k,j＝1,…,m)表示所述预设时长内的历史影响因素；y₁,…,y_k表示预设时长内月售电量的实际数据；该模型依据预设时长内的历史月售电量实际数据以及获取的若干影响因素历史指标数据建立。

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归的售电量预测方法，其特征在于，所述若干影响因素指标包括：当月GDP增速，当月最高温度，当月最低温度，当月降雨量，上月售电量，上年同月售电量和月节假日公休天数。

3.根据权利要求2所述的一种基于随机森林回归的售电量预测方法，其特征在于，待预测月的所述各个影响因素指标中包括待预测月GDP增速的预测数据的获取：

获取历史若干年内各个季度的GDP增速值；

计算当前年度各个季度的GDP增速的预测值，其中，第z个季度的GDP增速增值的预测值为所述若干年内，第z个季度的GDP增速值的加权平均值，z＝1，2，3，4；

依据所述当前年度的各个季度的GDP增速的预测值计算当前年度各个月的GDP增速的预测值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述当前年度的各个季度的GDP增速的预测值计算当前年度各个月的GDP增速的预测值包括：

将第z个季度最后一个月的GDP增速的预测值确定为第z个季度的GDP增速的预测值；

GDP增速根据三次多项式公式确定：g(e)＝a·e³+b·e²+c·e+d＝E，将第z个季度最后一个月的GDP增速带入此三次多项式，得：

由此计算出a,b,c,d后，则第z个季度(z＝1，2，3，4)其它月份的GDP增速为：g(e_zn)＝a·e_zn+b·e_znc·e_zn+a＝E_zn；其中，e_zn表示第z个季度中第n个月份的月份值，n＝1，2；E_zn表示第z个季度中第n个月份的GDP增速的预测值。

5.一种基于随机森林回归的售电量预测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取若干年度内预设时长内若干影响因素指标的历史数据；

第二获取模块，用于获取预设时长内若干年度内历史的月售电量指标的实际数据；

第一计算模块，用于将所述若干影响因素指标的历史数据和所述月售电量指标的实际数据输入预置的月售电量预测模型，得到基于随机森林回归的月售电量调整量；

第二计算模块，用于计算所述影响因素当前年度内各个月的预测值，将其输入月售电量预测模型，得到当前年度内的待预测月售电量预测值；

其中，所述预置的月售电量预测模型由模型建立模块依据预设时长内的月售电量实际数据以及预先确定的若干影响因素指标建立。

6.根据权利要求5所述的一种基于随机森林回归的售电量预测装置，其特征在于，所述第一计算模块包括：

第一抽样模块，用于训练数据的行随机抽样；对于总样本量S，采取有放回的抽取k个训练样本；

第二抽样模块，用于训练数据的列属性修养；对于M列个属性，采取无放回的抽取m≤M；

第一计算模块，用于建立决策树；对于采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出若干个决策树；

第二计算模块，用于结果确定；根据所述的若干个决策树的预测值，计算其平均值，得到月售电量预测值。

7.根据权利要求5所述的一种基于随机森林回归的售电量预测装置，其特征在于，所述若干影响因素指标包括：当月GDP增速，当月最高温度，当月最低温度，当月降雨量，上月售电量，上年同月售电量和月节假日公休天数。

8.根据权利要求5所述的一种基于随机森林回归的售电量预测装置，其特征在于，所述第二计算模块包括：

第一获取单元。获取若干年内各个季度的GDP增速值；

第一计算单元。计算当前年度各个季度的GDP增速的预测值，其中，第z个季度的GDP增速增值的预测值为所述若干年内，第z个季度的GDP增速值的加权平均值，z＝1，2，3，4；

第二计算单元依据所述当前年度的各个季度的GDP增速的预测值计算当前年度各个月的GDP增速的预测值。将第z个季度最后一个月的GDP增速的预测值确定为为第z个季度的GDP增速的预测值；

GDP增速根据三次多项式公式确定：g(e)＝a·e³+b·e²+c·e+d＝E，将第z个季度最后一个月的GDP增速带入此三次多项式，得：

g(e)＝a·e³+b·e²+c·e+d＝E

由此计算出a,b,c,d后，则第z个季度(z＝1，2，3，4)其它月份的GDP增速为：g(e_zn)＝a·e_zn³+b·e_zn²c·e_zn+a＝E_zn。其中，e_zn表示第z个季度中第n个月份的月份值，n＝1，2；E_zn表示第z个季度中第n个月份的GDP增速的预测值；

第二获取单元，用于获取若干年内各个月的最高温度、最低温度值；

第一确定单元，用于将所述若干年内同一个月份的最高温度、最低温度值的平均值确定为当前年度内的该月份的最高温度、最低温度的预测值。

第三获取单元，用于获取若干年内各个月的降雨量值；

第二确定单元，用于将所述若干年内同一个月份的降雨量值的平均值确定为当前年度内的该月份的降雨量值的预测值。

第四获取单元，用于获取当前年度上月的售电量和当前年度上一年的同月的售电量数据；

第五获取单元，用于获取若干年内各个月节假日公休天数、当前年度各个月的节假日公休天数；

第一输入单元，将上述若干影响因素输入基于随机森林回归的售电量预测模型，得到若干个售电量预测结果；

第三确认单元，用于将获取得到的若干个售电量预测结果计算平均值，得到待预测月的售电量预测值。