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Electricity prediction model based on improved Gaussian process regression

高斯过程 计算机科学 克里金 回归 过程(计算) 回归分析 数据建模 人工智能 机器学习 计量经济学 高斯分布 统计 数学 数据库 量子力学 操作系统 物理
作者
Jinniu Miao,Zhiqiang Yang,Zhenhua Cheng,Liqian Zhao,Hengzhi Liu,Sen Lin,Peng Du,Ning Zhang
标识
DOI:10.1109/icicml60161.2023.10424789
摘要

Power system forecasting assumes a crucial role in ensuring the safe operation of oil and gas stations, encompassing three pivotal facets: load forecasting, output forecasting and health status forecasting. Health status prediction is mainly used for equipment maintenance. Through the continuous monitoring of equipment status, potential issues can be detected promptly, thereby guaranteeing the stable operation of the power system. In this process, machine learning technology plays a key role. It has the ability to analyze and predict features and can efficiently process power data. In addition, the research conclusion points out that machine learning regression methods can be used to predict the power output of oil and gas stations. This paper constructs an optimized Gaussian process regression model, named GPRS, for predicting electricity in cyclic power data. To optimize the hyperparameters of GPR, a Bayesian estimation method is introduced. In order to reduce the adverse effects of noise in complex environments, wavelet theory is also introduced to optimize data processing. Experimental results also prove that our GPRS model has excellent performance, with the accuracy of R 2 reaching 0.976.
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