XGBoost+LightGBM+LSTM在光伏发电量预测中的应用【模型+数据】
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简介：
本文探讨了将XGBoost、LightGBM及LSTM三种算法结合应用于光伏发电量预测的有效性。通过分析模型性能与数据特征，提出了一种优化预测方法。
本段落基于对光伏发电原理的分析，探讨了影响光伏输出功率的因素如辐照度、光伏板工作温度，并通过实时监测的光伏板运行状态参数及气象参数建立了预测模型以预估瞬时发电量，并使用实际发电数据进行对比验证。
1. 数据探索与处理：
1.1 回顾比赛问题
1.2 进行数据探索性分析和异常值处理
1.3 开展相关性分析
2. 特征工程：
2.1 光伏发电领域的特征提取
2.2 环境因素的高级特性生成
3. 模型构建与调试：
3.1 预测模型的整体结构设计
3.2 使用LightGBM和XGBoost进行建模并调整参数
3.3 利用LSTM建立预测模型并优化性能
3.4 对不同模型的融合及总结
4. 总结与未来展望
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