基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法技术

本发明专利技术公开了基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，包括以下步骤：事先构建ARIMA模型和LGB模型；通过调整优化模型参数，得到模型精度最高的参数组合；将精度最高的参数组合带入模型中进行流动人口预测，计算最终预测结果；根据最终预测结果进行供电资源分配。本发明专利技术的实质性效果包括：模型对于预测下季度流动人口数有较好的效果，有效提高流动人口测算的鲁棒性，为供电资源分配提供依据。为供电资源分配提供依据。为供电资源分配提供依据。

【技术实现步骤摘要】
基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法


[0001]本专利技术涉及供电保障领域，特别涉及基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法。

技术介绍

[0002]现阶段，流动人口难以精确及时地测算，现有的流动人口统计监测手段也无法准确获取各个区域的流动人口规模、特征和发展规律的数据统计，且存在诸多问题，口径统计不一，数据质量参差不齐，统计周期长。这对供电企业及时部署用电存在着巨大挑战，同时对各个区域的供电能力分配、用电管理有一定的影响。

技术实现思路

[0003]针对现有技术人口统计及预测不准确，导致供电资源分配不合理的问题，本专利技术提供了基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，提高了人口预测的准确率，进而帮助实现供电资源的合理分配，保障电力供应。
[0004]以下是本专利技术的技术方案。
[0005]基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，包括以下步骤：事先构建ARIMA模型和LGB模型；通过调整优化模型参数，得到模型精度最高的参数组合；将精度最高的参数组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，其特征在于，包括以下步骤：事先构建ARIMA模型和LGB模型；通过调整优化模型参数，得到模型精度最高的参数组合；将精度最高的参数组合带入模型中进行流动人口预测，计算最终预测结果；根据最终预测结果进行供电资源分配。2.根据权利要求1所述的基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，其特征在于，所述ARIMA模型的构建过程包括：以时间序列为输入，以每季度流动人口数据作为输出，构建ARIMA模型。3.根据权利要求1所述的基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，其特征在于，所述LGB模型的构建过程包括：将与流动人口相关的因素变量作为输入变量，将季度流动人口数定义为LGB模型输出；定义模型学习目标函数、回归树生成参数，构造流动人口预测的LGB模型。4.根据权利要求1所述的基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，其特征在于，所述调整优化模型参数，包括：对LGB模型和ARIMA模型各参数进行交叉验证，逐渐调整参数，直到获得模型精度最高的参数组合。5.根据权利要求1所述的基于LGB算法与ARIMA算法相结合的流动人口预测方法，其特征在于，所述最终预测结果的计算过程包...

【专利技术属性】
技术研发人员：周洋，陈荣，李兵，陈志华，黄龙安，王晓晨，宗素洁，陈丹升，陈英俊，吴懿臻，孙然，林恺，楼鹏涛，刘江鹏，
申请(专利权)人：国网浙江义乌市供电有限公司，
类型：发明
国别省市：