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| 短期负荷预测的支持向量机参数选择方法 | |
| 引用本文： | 杨国健,杨镜非,童开蒙,程浩忠,孙毅斌,叶清.短期负荷预测的支持向量机参数选择方法[J].电力系统及其自动化学报,2012,24(6). |
| 作者姓名： | 杨国健 杨镜非 童开蒙 程浩忠 孙毅斌 叶清 |
| 作者单位： | 1. 上海交通大学电气工程系,上海200240;上海电力公司青浦供电公司,上海201700 2. 上海交通大学电气工程系,上海,200240 3. 上海电力公司青浦供电公司,上海,201700 |
| 摘 要： | 支持向量机SVM(support vector machine)方法的合理参数选择对提高回归结果的准确性有重要作用.该文采用基于支持向量机短期负荷预测的参数选择方法,用遗传算法对参数种群进行编码、交叉、复制和变异,求得最优参数和最优核函数.将该算法应用于电力系统短期负荷预测中,应用了筛选和不筛选特征值两种方案对历史数据进行了预测.算例证明,无论是应用筛选特征值方案还是不筛选特征值方案,参数选择对预测精度提高都具有重要作用. |
| 关 键 词： | 支持向量机 参数选择 核函数选择 负荷预测 遗传算法 |
Parameter Selection of Support Vector Machine for Short-term Load Forecasting |
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| YANG Guo-jian , YANG Jing-fei , TONG Kai-meng , CHENG Hao-zhong , SUN Yi-bin , YE Qing.Parameter Selection of Support Vector Machine for Short-term Load Forecasting[J].Proceedings of the CSU-EPSA,2012,24(6). | |
| Authors: | YANG Guo-jian YANG Jing-fei TONG Kai-meng CHENG Hao-zhong SUN Yi-bin YE Qing |
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