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基于BA-LSSVM的短期电力负荷预测研究 被引量：6
1
作者 公政 姜文 +2 位作者 王来河 宋祥民 吴其诚 《电子质量》 2017年第3期1-4,9,共5页
为了提高短期电力负荷预测结果的准确性,该文提出了蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机(BA-LSSVM)的方法。该方法利用蝙蝠算法对最小二乘支持向量机的核函数参数进行优化,并用优化后的参数建立短期电力负荷预测模型。最后,将搜集到的某地... 为了提高短期电力负荷预测结果的准确性,该文提出了蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机(BA-LSSVM)的方法。该方法利用蝙蝠算法对最小二乘支持向量机的核函数参数进行优化,并用优化后的参数建立短期电力负荷预测模型。最后,将搜集到的某地区历史负荷数据输入模型,通过仿真结果分析,表明该方法具有一定的可行性和有效性。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 最小二乘支持向量机 短期电力负荷 预测模型
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