《表2 CNN-CSO算法与常见预测方法结果比较》

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《基于卷积神经网络与纵横交叉算法的二维组合短期负荷预测方法研究》

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（2） 将本文的方法与基于线性回归、支持向量机和神经网络等常见负荷预测方法进行比较，结果如表2所示。与表2所示的结果相比，CNN-CSO算法的大多数评价结果都高于常规算法。此外，对数据集进行重构可以更有效地提高传统机器学习方法的性能。例如，在夏季和冬季负荷预测中，将时间序列数据扩展为二维数据矩阵可有效提高预测的效果，因为MAPE值分别提高了84%和12%。