基于果蝇参数优化的LSSVM短期负荷预测 LSSVM in Short-term Load Forecasting Based on Fruit Fly Optimization Algorithm期刊界 All Journals 搜尽天下杂志传播学术成果专业期刊搜索期刊信息化学术搜索

基于果蝇参数优化的LSSVM短期负荷预测

摘要：	为了提高电力系统短期负荷预测的精度,针对负荷影响因素的非线性特性,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立短期负荷预测模型;针对传统LSSVM在负荷预测中存在的参数优选难题,给出了果蝇参数优化算法来优选LSSVM的惩罚参数C和核函数参数σ。通过对浙江省某地区2014-6-1至2014-6-29每天24点的负荷数据进行分析,对2014-6-30日各整点负荷进行预测,仿真结果表明,与传统的LSSVM和参数优化算法相比,基于果蝇优化算法的LSSVM短期负荷预测具有更高的精度。
LSSVM in Short-term Load Forecasting Based on Fruit Fly Optimization Algorithm

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