Research on the Influence of Genetic Algorithm Parameters on XGBoost in Load Forecasting
Electric load forecasting is crucial in a power system comprising electricity generation, transmission, distribution, and retail. Due to its high accuracy, the ensemble learning method XGBoost has been widely applied in load forecasting. XGBoost's performance depends on its hyperparameters and...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Engineering, technology & applied science research Ročník 14; číslo 6; s. 18849 - 18854 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
02.12.2024
|
| ISSN: | 2241-4487, 1792-8036 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!