| 杂草算法优化支持向量机的短期负荷预测 |
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| 作者姓名： | 孙志能 董建达 范良忠 |
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| 作者单位： | 国网浙江省电力公司 宁波供电公司， 浙江 宁波 315016；,国网浙江省电力公司 宁波供电公司， 浙江 宁波 315016；,浙江大学 宁波理工学院，
浙江 宁波 315100 |
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| 基金项目： | 基金项目：国家自然科学基金资助项目（31302231）；浙江省教育厅科研项目（Y201226043）；宁波市自然科学基金资助项目（2012A610110）. |
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| 摘 要： | 针对支持向量机在短期负荷预测中的参数优化问题,利用杂草算法优异的搜索能力,构建了基于杂草算法优化支持向量机的短期负荷混沌预测模型(IWO-SVM)。该模型首先将支持向量机一组参数看作一个杂草种子,然后通过模拟杂草生存、繁殖过程实现支持向量机参数寻优,最后采用具体短期负荷数据对其性能进行分析。结果表明,IWO-SVM获得了高精度的短期负荷预测结果,能够满足短期负荷预测的实际要求。
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| 关 键 词： | 关键词： 短期负荷预测 杂草算法 混沌理论 支持向量机 |
Short-Term Load Forecasting Model Based on Support Vector Machine Optimized by Invasive Weed Algorithm |
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| Authors: | SUN Zhineng DONG Jianda and FAN Liangzhong |
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