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以城市電力負(fù)荷預(yù)測為應(yīng)用背景，根據(jù)電力負(fù)荷的特點(diǎn)和支持向量機(jī)（SVM）方法在解決小樣本學(xué)習(xí)問題中的優(yōu)勢，提出基于SVM的電力短期負(fù)荷預(yù)測模型，并使用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化其參數(shù)。基于SVM的電力短期負(fù)荷預(yù)測模型的運(yùn)行結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對比表明，前者穩(wěn)定性好，運(yùn)行速度快，準(zhǔn)確率高。
- Abstract:
- ?SVM is based on the principle of structure risk minimization as opposed to the principle of Empirical Risk Minimization supported by conventional regression techniques．For the characteristics of the short－term load forecasting and the advantages of support vector machine（SVM）in solving the learning problem with fewer samples，a short－term load forecasting model based on SVM is presented，in which the parameters in SVM are optimized by particle swarm optimizer（PSO）.Results comparison between the proposed model and the BP neural networks model show that the short term load forecasting model based on SVM has a better stability，faster running speed and high forecasting precision．
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