数据攻击下预测仍可靠
一种基于迭代重加权最小二乘支持向量回归的集成方法，在电力负荷数据遭受篡改时仍保持较高预测精度。
Yang, He · 罗健 · Yukai, Zheng
Energy 2025
En-IRLS-SVR 在无攻击和三种数据完整性攻击场景下均优于其他鲁棒模型和集成学习模型，保证负荷预测的可靠性。
引入基于迭代重加权最小二乘（IRLS）的模糊隶属度函数，能高效地迭代计算每个观测样本在负荷历史中的相对重要性，抑制异常数据影响。