《表5 三种情况的误差分析》

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《基于套索算法和高斯过程回归的中长期居民用电量概率预测》

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区间预测结果如图2、图3、图4所示，图中实线表示真实值，虚线表示预测值，灰色区域表示预测的区间范围。考虑到LASSO-GPR为概率密度预测方法的特点，在置信水平为0.01，本文比较了三种情况的表示预测区间宽度误差的指标PICP和PINAW的大小，PICP相同时，PINAW的值越大，表明区间预测性能越好。如表5所示，同时结合图2、3、4得出，在同一置信水平下，PICP相同的情况下，考虑外部因素的情况二、情况三的区间预测精度均优于情况一，体现了外部变量在区间预测的优越性，LASSO-GPR模型的预测区间宽度是最窄的，其PINAW值为2.990 6，优于另外两种情况的PINAW值，因此LASSO-GPR模型在确保预测结果落入预测区间的情况下，同时得到了更窄的预测区间，这代表了更加精准的预测，能够更好地为决策者提供信息。