Resumen

La energía renovable se ha vuelto popular en comparación con la energía tradicional como el carbón. La demanda relativa de energía renovable en comparación con la energía tradicional es un índice importante para determinar la estructura de suministro energético. La predicción del índice de demanda relativa se ha vuelto bastante esencial. Los métodos de minería de datos como los árboles de decisión son bastante efectivos en la predicción de series temporales, pero la teoría detrás de ellos rara vez se discute en la investigación. En este documento, se exploran algunas teorías sobre los árboles de decisión, incluido el comportamiento del sesgo, la varianza y el error cuadrado de predicción utilizando árboles y el análisis del intervalo de predicción. Después de eso, se utilizan datos reales de la red del Reino Unido en una aplicación de pronóstico de intervalo. En la aplicación de pronóstico de la proporción de energía renovable, la proporción de suministro de energía renovable respecto

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Energía renovable; Energía tradicional; índice de demanda; Métodos de minería de datos; árboles de decisión; Pronóstico por intervalos
• Keywords:Renewable energy; Traditional energy; Demand index; Data mining methods; Decision trees; Interval forecasting