探讨支持向量机在电力负荷预测中的运用

被引：2

作者：

黄一楠

机构：

[1] 国网上海青浦供电公司

来源：

关键词：

支持向量机; 电力负荷预测; LS-SVM模型;

D O I：

10.19392/j.cnki.1671-7341.201720122

中图分类号：

TM715 [电力系统规划]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

在电力负荷预测方面,支持向量机具有一定的运用优势。基于这种认识,本文提出了一种采用遗传算法实现参数优化的LS-SVM模型。从测试结果来看,该模型预测精度较高,测试误差较小,能够获得较好的平衡学习能力和泛化能力,可以利用有限数据信息获得最优预测精度。

引用

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