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本文介绍了支持向量机(SVM)方法及其在电力系统负荷预测中的应用,通过对电网短期负荷数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机回归(SVM)理论的短期电网负荷预测数学模型。实际算例表明,预测精度优于时间序列及BP神经网络等方法。
基于向量机回归模型的短期电网负荷预测
【摘 要】
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本文介绍了支持向量机(SVM)方法及其在电力系统负荷预测中的应用,通过对电网短期负荷数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机回归
【机 构】
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湖北国土资源职业学院,三峡大学水利与环境学院
【出 处】
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科技传播
【发表日期】
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2010年18期
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