基于最优特征选择和ABL+XGB的电力负荷混合预测方法

本工具是一款基于 最优特征选择和ABL+XGB混合预测方法 的电力负荷预测工具，支持短期负荷预测中期负荷预测长期负荷预测。通过智能特征选择算法和机器学习模型，为电力系统提供 准确的负荷预测，显著提升 能源调度效率。

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电力负荷预测方法

采用先进的特征选择算法，从大量数据中筛选出对电力负荷影响最大的特征变量。

结合Adaptive Boosting (ABL) 和 XGBoost (XGB) 算法，构建高精度的混合预测模型。

该方法结合了最优特征选择和强大的机器学习模型，预测准确率较高，但结果受输入数据质量影响。

预测结果可用于电力系统调度、能源管理和需求响应等场景，帮助优化资源配置。