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针对支持向量机方法在短系列电力负荷预测中存在空间划分参数的选择受主观因素影响的缺点,提出了谱分析和最小二乘支持向量机相结合的负荷预测方法.该方法采用谱分析预测实际发生最大电力负荷值的周期,根据周期采确定SVM的训练模型.该方法可有效地避免参数选择中的人为因素,提高预测精度.从实际算例可看出,除最后一个点位相对误差为8.67%外,其余最位的相对误差均低于±5%,实测值与预测值的拟合度较好,预测精度较高. 相似文献
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针对支持向量机方法在短系列电力负荷预测中存在空间划分参数的选择受主观因素影响的缺点,提出了谱分析和最小二乘支持向量机相结合的负荷预测方法。该方法采用谱分析预测实际发生最大电力负荷值的周期,根据周期来确定SVM的训练模型。该方法可有效地避免参数选择中的人为因素,提高预测精度。从实际算例可看出,除最后一个点位相对误差为8.67%外,其余点位的相对误差均低于±5%,实测值与预测值的拟合度较好,预测精度较高。 相似文献
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通过管桩混凝土(C80)的配合比试配试验,分析了不同石子和不同水泥以及掺加粉煤灰和不掺加粉煤灰对混凝土强度的影响。从而确定出较合理的配合比用于生产之中。 相似文献
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