基于GARCH误差校正的遗传支持向量机日前电价预测

针对时间序列预测和智能算法预测各自的侧重点不同,结合两者优点对日前市场电价进行预测。首先建立支持向量机（SVM）模型对单一时点电价进行预测,将遗传算法（GA）嵌入SVM模型中来保证SVM参数选择最优。针对SVM-GA模型训练误差和测试误差存在一定的相关性和条件异方差性,采用广义自回归条件异方差（GARCH）模型对误差序列进行拟合。然后利用拟合好的GARCH模型对SVM-GA模型预测误差进行预测,最后根据GARCH预测结果对SVM-GA模型预测进行校正。用该方法对美国PJM电力市场2005年8月份日前电价进行连续预测,总体平均误差仅8.19%,比普通方法误差减少了将近4个百分点。