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摘要：本发明公开了一种基于分位数回归森林的独立计量区用水量区间预测方法，对原始用水量数据进行预处理、自相关性分析后构建样本集；用TCN模型提取训练样本的深层次时序特征，然后通过Attention机制捕获训练样本中的关键信息，再将所提取的特征作为输入训练QRF模型，构建得到TCN‑Attention‑QRF模型；之后在验证集上利用GJO算法对构建模型的超参数进行寻优并创建优化后的TCN‑Attention‑QRF模型；根据给定置信水平得到给定置信水平相对应的预测区间。采用本发明所述方法预测所得的结果具有较高的可靠性和良好的稳定性，区间预测质量高。
主权项：1.一种基于分位数回归森林的独立计量区用水量区间预测方法，包括以下步骤：1收集原始用水量数据，对原始用水量数据进行预处理，得到预处理后的用水量数据；2对预处理后的用水量数据进行自相关性分析，选取相关性较强的输入变量，构造出合适的样本集，将样本集划分为训练集和验证集；3先用TCN模型提取训练样本的深层次时序特征，然后通过Attention机制帮助TCN模型更有效地捕获训练样本中的关键信息，之后将所提取的特征作为输入训练QRF模型，构建得到TCN-Attention-QRF模型；4在验证集上利用GJO算法对TCN-Attention-QRF模型的超参数进行寻优，获取最优超参数并创建优化后的TCN-Attention-QRF模型；5根据给定置信水平设置相应的分位数，对优化后的TCN-Attention-QRF模型输入待预测样本获取所述分位数下的预测结果；6根据所得分位数的预测结果构建给定置信水平相对应的预测区间。
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百度查询： 广西水利电力职业技术学院 一种基于分位数回归森林的独立计量区用水量区间预测方法
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