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基于模糊支持向量核回归方法的短期峰值负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了电力系统负荷预测目前采用的方法的不足;在已有研究成果的基础上,根据电网负荷的特点进一步完善了基于模糊支持向量的核回归方法;与目前已有的方法,如神经网络、卡尔曼滤波、最小绝对值参数估计、结合遗传算法的支持向量机、结合模糊小波技术的支持向量机等进行对比实验,实验结果展示了几种方法的性能对比,为该领域的研究提供了参考. 相似文献
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支持向量机(SVM)是以统计学习理论为基础的一种新的机器学习方法,它对于短期预测的数据具有一定的学习能力。综合应用支持向量机方法,着重考虑企业增加值、月平均气温等因素对电量的影响,确定了一种有效的电量使用短期预测方法。用2004年~2006年的逐月资料进行训练建模,用2007年的资料做效果检验,研究结果证明这种方法对于电量短期预测的趋势预测较好。支持向量机方法在短期预测的应用前景广阔。 相似文献
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针对负荷序列是有噪声的非平稳时间序列的问题,首先利用确定性退火聚类方法(DA)对负荷数据进行全局最优分类。分类考虑了负荷、温度及温度变化等各种因素的影响。然后对分类后的每一个子序列建立相匹配的支持向量机模型进行预测。用所提出的方法对负荷数据进行建模预测,用所得结果同单个支持向量机预测结果进行比较,表明了该方法能改善预测精度,提高学习速度。 相似文献
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短期负荷预测准确性对于电网态势感知和电网策略具有十分重要的意义。提出一种基于混沌类电磁学(CEM)优化支持向量机的短期负荷预测方法,该方法利用聚类思想判断数据质量并进行相关数据预处理工作。建立支持向量机的短期负荷预测模型,针对传统支持向量机参数选择困难问题,引入混沌类电磁学算法优化参数,提高算法收敛效率和寻优能力。仿真结果表明:所提算法较传统支持向量机算法和粒子群-支持向量机算法(PSO-SVM)收敛速度更快,寻优能力更强,适用于短期负荷预测。 相似文献
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建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理基础之上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于电力负荷预测可以获得很好的效果,但是传统SVM回归预测算法对于不同的样本均采用相同的参数,无法体现各样本的重要程度的区别,而且将支持向量机理论应用于实际中也存在对样本数据进行特征选择和对支持向量机模型参数进行选择的问题。因此提出了将遗传算法应用于短期的电力负荷预测中来对加权支持向量机模型进行特征选择和模型参数确定。 相似文献
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奉国和 《计算机工程与应用》2011,47(3):123-124
支持向量机(SVM)被证实在分类领域性能良好,但其分类性能受到核函数及参数影响。讨论核函数及参数对SVM分类性能的影响,并运用交叉验证与网格搜索法进行参数优化选择,为SVM分类核函数及参数选择提供借鉴。 相似文献
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目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L2(R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。 相似文献
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支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ2和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人脸识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法(GA)的参数选择优化方法。利用笔者曾提出的基于小波分解和积分投影的人脸特征提取算法对人脸图像进行特征参数提取,然后利用优化的支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。 相似文献
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为了提高预测精度,对所得河北南网数据进行了必要的数据预处理,并且对这些数据进行分析,找出了其内在的规律。然后基于这些数据用SVM算法进行电力负荷预测,得到了比较理想的预测结果。 相似文献
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基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数和多项式核函数进行有效的线性组合,给出一种新的支持向量机的组合核函数,提出一种基于再生核的组合核函数支持向量机的模式分析方法,该方法兼具了全局核函数与局部核函数的优点,且算法的复杂度被降低。仿真实验结果表明:支持向量机的核函数采用基于再生核的组合核函数是可行的,且此核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了核函数对非线性逐级精细逼近的特征,模式分析的效果比单核函数可以更加细腻。 相似文献
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探索一种实用的基于想象运动思维脑电的脑-机接口(BCI)方式,为实现BCI应用奠定比较坚实的理论和实验基础。对6名受试者进行三种不同时段(箭头出现2s、1s和0s后提示按键)情况下想象左右手运动思维作业的信号采集实验,利用小波变换和支持向量机对实验数据进行离线处理。对三种情况下的延缓时间△t0、△t1和△t2分析发现:△t0与△t1和△t2之间都有显著性差别(p<0.05),而△t1与△t2之间没有显著差别(p>0.05);平均分类正确率分别达到68.00%、80.00%和56.67%(p<0.05);实际按键前0.5~1s左右,想象左右手运动的思维脑电特征信号都发生了明显改变。通过合理的实验设计获取的信号有助于识别正确率的提高,为BCI系统中思维任务的特征提取与识别分类提供了新思路和方法。 相似文献
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现有的垃圾邮件检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题。提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行垃圾邮件检测的方法。与传统算法相比,该方法与邮件异构有很高的检测率、更强的泛化能力和更高的检测效率。实验证明了方法的实用性和高效性。 相似文献
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针对数据挖掘中文本自动分类问题,提出了一种基于k-means聚类算法和支持向量机相结合的文本分类方法。该方法先将文本大致聚为k类,然后对每一类用支持向量机进行细分。构造了可用于多个模式类识别的多层SVM模型,该模型可完成对多个模式的分类识别。给出了该模型的构造及应用的方法,并验证了该方法的有效性。 相似文献