一种多模型加权组合电力负荷预报的自适应权重训练方法

本发明提供一种多模型组合电力负荷预报的自适应权重训练方法，该方法通过几种负荷预测模型的加权组合，通过大数据的长期训练，以加权组合预测误差最小为目标函数，自适应训练各模型的预测权重，提高组合模型的预测精度。