基于支持向量机的电力负荷组合预测模型

被引：9

作者：

张亚军

刘志刚

霍柏超

张大波

机构：

[1] 西南交通大学电气化自动化研究所

来源：

电力需求侧管理 | 2007年 / 02期

关键词：

组合预测; 支持向量机; 电力负荷; 灰色模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划]; TM743 [模拟与仿真];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

给出了一种基于支持向量机(SVM)的组合预测模型,利用各种方法的预测结果作为SVM的输入,实际负荷值作为SVM的输出,并采用LIBSVM算法和径向基核函数对SVM进行训练,训练后的SVM便具有预测能力。最后的仿真结果表明,基于SVM的组合预测模型的预测精度不仅高于任一单一模型,且高于固定权系数组合预测模型。

引用

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共 5 条

[1] 基于支持向量机的电力系统短期负荷预测 [J].