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带扩展记忆的粒子群优化最小二乘支持向量机在中长期电力负荷预测中的应用
引用本文:段其昌,周华鑫,曾勇,张广峰.带扩展记忆的粒子群优化最小二乘支持向量机在中长期电力负荷预测中的应用[J].计算机科学,2013,40(Z6):41-43.
作者姓名:段其昌  周华鑫  曾勇  张广峰
作者单位:重庆大学自动化学院 重庆400044;重庆大学自动化学院 重庆400044;重庆大学自动化学院 重庆400044;重庆大学自动化学院 重庆400044
摘    要:针对中长期电力负荷预测,考虑了影响中长期电力负荷的各种因素,提出了一种带扩展记忆的粒子群优化算法(PSOEM)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期负荷预测方法。PSOEM比传统PS0收敛速度更快,精度更高,具有更强的寻优能力,因此利用PSOEM算法对LSSVM参数进行优化选择,获得了较优的PSOEM-LSSVM预测模型。通过实例仿真表明,该方法与其他几种方法相比具有更高的预测精度和速度。

关 键 词:中长期负荷预测  带扩展记忆粒子群  最小二乘支持向量机

Application of PSOEM-LSSVM in Medium and Long Term Power Load Forecasting
DUAN Qi-chang,ZHOU Hua-xin,ZENG Yong and ZHANG Guang-feng.Application of PSOEM-LSSVM in Medium and Long Term Power Load Forecasting[J].Computer Science,2013,40(Z6):41-43.
Authors:DUAN Qi-chang  ZHOU Hua-xin  ZENG Yong and ZHANG Guang-feng
Affiliation:College of Automation,Chongqing University,Chongqing 400044,China;College of Automation,Chongqing University,Chongqing 400044,China;College of Automation,Chongqing University,Chongqing 400044,China;College of Automation,Chongqing University,Chongqing 400044,China
Abstract:
Keywords:Medium and long term load forecasting  PSOEM  LSSVM
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