| 基于竞争ISPO双胞支持向量回归短期负荷预测 |
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| 引用本文： | 彭显刚,王洪森. 基于竞争ISPO双胞支持向量回归短期负荷预测[J]. 电力系统及其自动化学报, 2014, 26(10) |
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| 作者姓名： | 彭显刚 王洪森 |
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| 作者单位： | 广东工业大学自动化学院,广州,510006 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 双胞支持向量回归TSVR(twin support vector regression)参数的合理选择严重影响回归结果的准确性。该文采用竞争型智能单粒子算法CISPO(competitive intelligent single particle optimizer)优化参数。CISPO针对智能单粒子算法中各因子值难以确定的问题,在每次迭代中根据待优化参数的变化情况自动选择最佳的因子值,同时引入迭代竞争因子,避免算法前期陷入混乱,而后期又能更好地找到全局最优值。将基于CISPO优化的TSVR模型应用到电力系统短期负荷预测中,结果表明,该方法能有效提高负荷预测的速度和精度。
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| 关 键 词： | 双胞支持向量回归 竞争型智能单粒子算法 短期负荷预测 参数优化 智能单粒子算法 |
Short-term Load Forecasting Based on Competitive ISPO and Twin Support Vector Regression |
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| PENG Xian-gang,WANG Hong-sen. Short-term Load Forecasting Based on Competitive ISPO and Twin Support Vector Regression[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2014, 26(10) |
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| Authors: | PENG Xian-gang WANG Hong-sen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | twin support vector regression (TSVR) competitive intelligent single particle optimizer(CISPO) short-term load forecasting parameter optimization intelligent single particle optimizer(ISPO) |
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