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河川径流中长期预测历来是水利系统研究的重要内容,本文基于支持向量机理论建立多元变量径流预测的最小二乘支持向量机模型,并对新疆伊犁河雅马渡站23年实测年径流最及其相应的4个预报因子(降水量、纬向环流指数、径向环流指数、太阳射电流量)进行实例仿真研究.通过与BP神经网络模型预测结果进行对比,表明多元变量LSSVM模型的预测精度更高、效果更好.追求结构风险最小化的模政工型设计特点使得LSSVM在处理小样本数据预测问题上显示出巨大的优越性,同时避免了神经网络方法的易陷入局部最优和过学习现象. 相似文献
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基于改进遗传算法的水电站水库优化调度 总被引:12,自引:1,他引:12
在遗传算法中为避免采用二进制编码时存在的编码冗余问题,本文提出了一种基于十进制整数编码的改进遗传算法,并进行水电站水库优化调度研究.用遗传算法进行水库优化调度计算可从多个初始点开始寻优,占用内存少,能以较快速度找到全局最优解.实例计算并与常规优化相比,表明该方法简便、快速,可避免水库优化调度中的维数灾. 相似文献
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随着电力体制改革的不断深入以及近年来国内外相继出现的一系列大停电事故,电网安全已被上升到国家安全、社会稳定的战略高度,引起各方高度关注.电网企业将电网安全风险管理能力作为其立身之本、价值创造和赢得未来竞争的核心竞争力.基于此,重点从电网调度的角度,较为系统地探讨了电网安全风险的调度应对体系. 相似文献
59.
基于LS-SVM和PSO相结合的电力负荷预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和粒子群优化技术(PSO)相结合的电力负荷预测方法.以历史负荷数据、气象因素等作为输入,建立预测模型,对未来日最大负荷进行预测.该模型利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化,以充分挖掘原始数据的信息,并应用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,提高了预测模型的训练速度和预测能力.实际算例表明,使用上述方法进行电力负荷预测,具有良好的可行性和有效性,与BP神经网络法的预测结果相比,前者具有更高的精度和更强的鲁棒性. 相似文献
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