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預測精度是電力負荷預測的重要指標。為增強預測精度，提出基于小波變異果蠅優化的支持向量機預測模型（WFOAAM-LSSVM）。利用小波對負荷數據進行預處理，分解成不同尺度的負荷曲線，加強歷史數據規律性和隨機性。針對果蠅算法尋優精度不高和易陷入局部最優的不足，利用群體適應度方差和當前最優解判斷是否陷入局部最優，再進行最優個體擾動和高斯變異操作，對變異后的果蠅個體二次尋優，使支持向量機預測模型精度得到明顯增強。利用WFOAAM-LSSVM對2015年河南省某地區歷史負荷數據對未來幾日預測，并與支持向量機模型以及粒子群優化的支持向量機模型預測結果對比。結果表明：基于小波變異果蠅優化的支持向量機短期負荷預測精度高，具有很好的實際應用意義。
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