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短期负荷预测的支持向量机方法研究
短期负荷预测的支持向量机方法研究
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摘要：
提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法.该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖.SVM算法以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题.为了提高负荷预测精度,文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据.通过和多层BP神经网络进行比较的试验,结果证明了其在短期负荷预测中的有效性.
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中国电机工程学报
主办单位：
中国电机工程学会
出版周期：
半月刊
ISSN：
0258-8013
CN：
11-2107/TM
开本：
大16开
出版地：
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
邮发代号：
82-327
创刊时间：
1964
语种：
chi
出版文献量（篇）
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