| 基于自适应加权最小二乘支持向量机的短期负荷预测方法 |
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| 引用本文： | 杨春玲,李天云,王爱凤. 基于自适应加权最小二乘支持向量机的短期负荷预测方法[J]. 吉林电力, 2007, 35(3): 18-20,42 |
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| 作者姓名： | 杨春玲 李天云 王爱凤 |
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| 作者单位： | 安徽电气工程职业技术学院,安徽,合肥,230051;东北电力大学,吉林,吉林,132012 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差异,赋予每个样本惩罚参数不同的加权系数,建立了具有良好推广性能的AWLS-SVM回归模型。本方法突出了不同样本在训练过程中贡献不同的特性,具有结构简单,泛化性能好,不易发生过拟合现象等优点。通过对真实数据的建模预测,证明了该法在短期负荷预测中的可行性和有效性。
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| 关 键 词： | 短期负荷预测 自适应参数优化法 最小二乘支持向量机 |
| 文章编号： | 1009-5306（2007）03-0018-03 |
| 修稿时间： | 2007-03-20 |
An Adaptive Weighed LS-SVM Approach for STLF |
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| YANG Chun-ling,LI Tian-yun,WANG Ai-feng. An Adaptive Weighed LS-SVM Approach for STLF[J]. Jilin Electric Power, 2007, 35(3): 18-20,42 |
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| Authors: | YANG Chun-ling LI Tian-yun WANG Ai-feng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | STLF adaptive parameter optimization method LS-SVM |
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