基于改进磷虾群优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量机在短期负荷预测时,因受参数影响较大而导致预测精度不足和速度较慢的问题,提出了基于改进磷虾群算法对支持向量机进行参数选择的算法。阐述了支持向量机的原理与其参数的影响;分析了磷虾群算法并对其改进:加入模拟退火思想降低了算法陷入局部最优的概率,采用自适应迭代步长方法提高算法优化精度。建立预测模型并进行算例分析,实验结果表明改进磷虾群算法对支持向量机参数有较好的优化效果,可以有效地提高负荷预测精度和速度。