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用电量预测的基本算法原理分析概述

在进行对用电量的预测建模之前，要先对现有数据进行预处理，在现有数据中，若干天的“降水量”和2019年整个年份的“日照时长”都有所缺失。缺失的降水量数据真实值为0，即该天并未降水。而日照时长缺失了一整年的数据，选择随机森林算法补全缺失数据。本文考虑天气因素对用电量预测的精确度的影响，所以在有用电量数据的通同时，数据中还有每天的“平均气温”、“最高气温”、“最低气温”、“平均相对湿度”、“最小相对湿度”、“降水量”、“日照时长”七种天气因素，但是为了研究的简化，使后面预测模型轻量化，在把天气因素加入到预测模型中之前，先用主成分分析法对七个天