| 优化SVR的加权马尔可夫链用电量预测 |
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| 引用本文： | 章政,王晓佳,刘辉舟.优化SVR的加权马尔可夫链用电量预测[J].计算机仿真,2014,31(9). |
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| 作者姓名： | 章政 王晓佳 刘辉舟 |
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| 作者单位： | 1. 合肥工业大学管理学院,安徽合肥,230009
2. 国网安徽省电力公司铜陵供电公司,安徽铜陵,244000 |
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| 基金项目： | 国家863计划重点项目 |
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| 摘 要： | 研究电力系统中用电量的准确预测问题.由于影响用电量的因素众多,并且用电量数据与相关因素之间呈现高度的非线性关系,传统的预测方法很难捕捉用电量的变化趋势,预测精度较低.为了提高预测的精度,提出了一种马尔可夫链优化的SVR模型.上述模型根据支持向量回归机原理,以网络搜索交叉验证的思想优化模型参数,通过加权马尔可夫链原理优化预测结果,将原来的数值预测转化为概率区间上的预测.同时,在利用加权马尔可夫链的预测信息之后,也提高了预测的精度.最后,将改进模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,实验结果表明优化的支持向量模型优于其它对比模型,有较高的泛化能力和预测精度.
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| 关 键 词： | 预测 支持向量回归机 加权马尔可夫链 网络搜索 交叉验证 |
Electricity Consumption Prediction Based on Optimization of SVR with Weighted Markov Chain |
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| ZHANG Zheng,WANG Xiao-jia,LIU Hui-zhou.Electricity Consumption Prediction Based on Optimization of SVR with Weighted Markov Chain[J].Computer Simulation,2014,31(9). |
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| Authors: | ZHANG Zheng WANG Xiao-jia LIU Hui-zhou |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Prediction Support vector regression (SVR) Weighted markov chain Grid search Cross validation |
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