基于XGBoost与Lasso模型进行电负荷数据预测

本篇文章旨在探讨工厂电力负荷预测的算法和模型,以保证工厂生产系统的效率和稳定性。首先,我们分析了工厂电力负荷的特点和影响因素,主要包括工厂电力负荷的历史数据,以及基于历史数据衍生出特征。然后,我们提出了一种基于机器学习的电力负荷预测模型,该模型能够根据历史数据预测未来一段时间内的电力需求。通过对比不同的机器学习算法,我们发现Lasso回归模型在预测精度和稳定性方面表现最好。最后,我们通过实验验证了该模型的有效性和实用性,为工厂电力负荷管理提供了重要的参考依据。