基于GOA-SVM的短期负荷预测

支持向量机是借助于凸优化技术的统计学习方法,与传统神经网络相比,泛化错误率低并且结果易于解释。将支持向量机用于负荷预测时,参数选择不准确会导致预测性能较差。提出一种基于蚱蜢优化算法的支持向量机短期负荷预测方法,以某地区负荷、天气等历史数据对SVM进行训练,并通过GOA优化选取支持向量机参数,然后以得到的最优参数建立GOA-SVM负荷预测模型。算例分析表明,GOA-SVM预测模型比GA-SVM和PSO-SVM模型有更好的收敛性能,且预测精度更高。     

基于自适应双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测

应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即"近大远小"的原则,在双向,即横向(输入样本)与纵向(训练样本集)引入时间域的隶属分布.并用快速留一法在线优化模型的参数,实现了相关参数的自适应选择,克服了应用固定系数进行预测的缺点.应用某地区的负荷数据进行了仿真预测,并应用不同的方法进行了对比.结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了超短期负荷的预测精度.     

基于人工免疫加权支持向量机的电力负荷预测

提出了一种人工免疫加权支持向量机负荷预测模型,针对各训练样本重要性的差异,提出了给各个样本的参数赋予不同权重的加权支持向量机方法,并用人工免疫算法对支持向量机的核函数和参数进行寻优,从而很好的解决支持向量机应用中核函数和参数选择这一公认的难题,减少了人工凭经验选择的盲目性.经过仿真,证明了其在短期负荷预测中的有效性.     

基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

针对当今人工智能短期负荷预测方法存在的缺陷,提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测方法,即建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归模型。在选取该模型训练样本时,为了提高预测精度,采用灰色关联投影法来选取相似日。同时,针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提出自适应变异粒子群优化算法来选择最小二乘向量机的参数,从而提高了负荷预测精度,避免了对模型参数的盲目选择。仿真结果分析表明,该方法有效、可行。     

基于PSO-SVM的电力负荷预测

电网的安全经济可靠运行需要电力负荷预测具有较高的精度。尽管支持向量机理论解决电力负荷预测数据小样本,非线性,局部极小点等问题有很大的优势,但支持向量机的参数(c,σ)难以确定最优值。采用带惯性权重的粒子群优化算法(PSO)对支持向量机参数寻优并进行电网短期负荷预测。将预测结果同普通支持向量机和RBF神经网络预测结果对比,结果证明这种方法减少了预测耗时,提高了预测的稳定性和精度。     

基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测

在对支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法的参数性能进行分析的基础上,提出了一种免疫支持向量机方法来预测电力系统短期负荷,其中利用免疫算法来优化支持向量机方法的参数.免疫算法是根据人类或其它高等动物免疫系统的机理而设计的,通过仿真抗原和抗体之间的相互作用过程,有效地克服了未成熟收敛现象,提高了群体的多样性.电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与支持向量机方法相比,本文所提免疫支持向量机方法具有更高的预测精度.     

基于人工免疫加权支持向量机的电力负荷预测

提出了一种人工免疫加权支持向量机负荷预测模型,针对各训练样本重要性的差异,提出了给各个样本的参数赋予不同权重的加权支持向量机方法,并用人工免疫算法对支持向量机的核函数和参数进行寻优,从而很好的解决支持向量机应用中核函数和参数选择这一公认的难题,减少了人工凭经验选择的盲目性。经过仿真,证明了其在短期负荷预测中的有效性。     

基于人群搜索算法优化参数的支持向量机短期电力负荷预测

支持向量机是一种新型机器学习算法,它基于结构风险最小化准则取得较小的实际风险,有效提高了泛化能力,具有理论严密、适应性强、全局优化等特点,在模式识别和回归问题等方面应用广泛。以某地区历史负荷数据为输入,通过人群搜索算法对支持向量的各项参数进行寻优计算,得到最优的参数取值,然后把最优参数代入到SVM预测模型中,得到人群搜索算法的支持向量机(SOA-SVM)模型,利用此模型对某地区未来24小时的负荷进行短期预测。通过算例验证,利用SOA-SVM预测的精度要比BP神经网络和PSO-SVM的精度要高,所以说明用此方法进行短期负荷预测是有效和可行的。     

基于自适应双向加权最小二乘支持向量机的超短期负荷预测

应用模糊加权最小二乘支持向量机对超短期负荷进行预测,为了体现离预测点越远的历史负荷数据对预测点负荷值的影响越不明显的特点,即“近大远小”的原则,在双向,即横向（输入样本）与纵向（训练样本集）引入时间域的隶属分布。并用快速留一法在线优化模型的参数,实现了相关参数的自适应选择,克服了应用固定系数进行预测的缺点。应用某地区的负荷数据进行了仿真预测,并应用不同的方法进行了对比。结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了超短期负荷的预测精度。     

杂草算法优化支持向量机的短期负荷预测

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。