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基于支持向量机的电力系统短期负荷预测 总被引:33,自引:6,他引:27
对将径向基函数(Radial Base Function,RBF)作为核函数的支持向量机(Supporr Vector Machine,SVM)方法应用于短期负荷预测进行了研究.作者使用基于SVM的回归估计算法建立了回归估计函数表达式,给出了SVM网络结构;采用江苏省某市的实际负荷数据,按照不同的负荷日属性和历史负荷数据进行样本选择,使用LIBSVM算法和适当的核函数进行了负荷预测,并将该预测结果同由时间序列及BP神经网络方法得到的预测结果进行了比较,结果表明,所提出的预测方法有较高的精度. 相似文献
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基于贝叶斯理论和在线学习支持向量机的短期负荷预测 总被引:14,自引:6,他引:14
该文将贝叶斯理论用于短期负荷预测(STLF)中输入特征的自适应选取。该理论将所有能够获得的信息,包括样本信息和先验知识结合在一起加以利用,不但避免了过拟合问题,而且简化了预测模型。文中同时建立了基于支持向量机(SVM)在线学习的短期负荷预测模型。在充分利用SVM解的稀疏性并结合KKT条件的基础上,以递增和递减算法可直接得到新的回归函数而无需重新训练,从而提高了一般SVM方法进行负荷预测的计算速度。多个实际系统的预测算例表明了该方法在预测精度和预测速度方面的有效性。 相似文献
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支持向量机在短期负荷预测中的应用概况 总被引:5,自引:0,他引:5
全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性.同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的方法,做出分析,并归纳了现行的解决方法.从SVM算法用于负荷预测的机理及提高预测精度和... 相似文献
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基于蚁群支持向量机的短期负荷预测 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机(SVM)是一种在统计学习理论基础之上发展起来的针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法.阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的适用于连续问题的蚁群优化算法(MG.CACO)对SVM核函数的参数进行了优化.同时介绍了基于MG.CACO算法的支持向量机技术的设计思想和特点.并对一实际电网的短期负荷预测进行了实例研究,其结果验证了基于MG-CACO算法的支持向量机预测方法提高了预测精度,此方法在短期负荷预测中的可行性和有效性. 相似文献
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支持向量机(SVM)是一种在统计学习理论基础之上发展起来的针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法。阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的适用于连续问题的蚁群优化算法(MG-CACO)对SVM核函数的参数进行了优化。同时介绍了基于MG-CACO算法的支持向量机技术的设计思想和特点。并对一实际电网的短期负荷预测进行了实例研究,其结果验证了基于MG-CACO算法的支持向量机预测方法提高了预测精度,此方法在短期负荷预测中的可行性和有效性。 相似文献
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SVM在电网短期负荷预测中应用研究 总被引:13,自引:3,他引:10
支持向量机SVM(Support Vector Machines)是一种统计学习方法,将其引入电网短期负荷预测。首先,通过聚类筛选合理的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数,采用LIBSVM算法将SVM的大规模优化问题转化为具有解析解的二次优化问题。编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果。 相似文献