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基于SVR的用电负荷特征三维回归模型 被引量：6
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作者 汤强 谢明中 罗元盛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期300-303,309,共5页
针对用电负荷的周期性特点,将用电负荷特征学习建模为小时、天数、负荷数3个维度的回归问题,提出一种基于支持向量回归机的三维回归模型。将支持向量机的核函数设计为多个核函数的线性组合分别进行参数训练,并给出多路径逐步逼近的参数... 针对用电负荷的周期性特点,将用电负荷特征学习建模为小时、天数、负荷数3个维度的回归问题,提出一种基于支持向量回归机的三维回归模型。将支持向量机的核函数设计为多个核函数的线性组合分别进行参数训练,并给出多路径逐步逼近的参数训练算法。仿真结果表明,与三层神经网络、最小二乘非线性拟合模型相比,该模型具有较好的用电负荷特征学习与预测能力。 展开更多
关键词 用电负荷特征 支持向量回归机 三维回归模型 参数训练算法 参数自适应
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