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基于自适应加权最小二乘支持向量机的短期负荷预测方法 被引量：4
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作者 杨春玲 李天云 王爱凤 《吉林电力》 2007年第3期18-20,42,共4页
提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差... 提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差异,赋予每个样本惩罚参数不同的加权系数,建立了具有良好推广性能的AWLS-SVM回归模型。本方法突出了不同样本在训练过程中贡献不同的特性,具有结构简单,泛化性能好,不易发生过拟合现象等优点。通过对真实数据的建模预测,证明了该法在短期负荷预测中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 自适应参数优化法 最小二乘支持向量机
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