【摘 要】
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针对电力通信系统光纤线路未来状态趋势预测问题,提出一种基于自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）-支持向量机（Support Vector Machine
【机 构】
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国网吉林供电公司,东北电力大学信息工程学院
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针对电力通信系统光纤线路未来状态趋势预测问题,提出一种基于自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）-支持向量机（Support Vector Machine,SVM）组合模型的光功率趋势预测法。根据光功率数据的非线性和时变性特点,首先利用小波变换将其分解并重构,然后设计一种基于混合核函数的SVM预测模型,对重构后的数据分别构建ARIMA模型与基于混合核函数的SVM模型并预测,最后组合2种模型的预测结果实现光功率趋势预测。
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