基于emd-模糊熵和集成学习的电动汽车充电需求预测

《基于emd-模糊熵和集成学习的电动汽车充电需求预测》是一篇关于电动汽车充电需求预测的研究论文，全文共32页。该研究结合了经验模态分解（EMD）、模糊熵以及集成学习等先进技术，旨在提高电动汽车充电需求预测的准确性和稳定性。

文章首先介绍了电动汽车的发展现状及其对电力系统带来的影响，指出充电需求预测在智能电网和能源管理中的重要性。随后，作者详细阐述了EMD方法的基本原理及其在信号处理中的应用，通过EMD将复杂的充电需求数据分解为多个本征模态函数（IMF），从而更好地捕捉数据中的非线性和非平稳特性。

在数据分析阶段，研究引入了模糊熵的概念，用于衡量分解后各IMF分量的复杂度和不确定性，进一步优化数据特征提取过程。这种方法能够有效提升模型对数据变化的敏感度，增强预测结果的可靠性。

为了提高预测精度，论文还采用了集成学习技术，将多种机器学习模型进行组合，如支持向量机、随机森林和梯度提升树等，通过集成策略降低单一模型的误差，提高整体预测性能。实验部分使用真实电动汽车充电数据集进行验证，结果表明该方法在预测准确率和稳定性方面均优于传统方法。

本文的研究成果对于优化电动汽车充电调度、提升电网运行效率具有重要意义，也为未来智能交通与能源系统的融合发展提供了理论支持和技术参考。