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基于最小二乘的支持向量机在电力需求预测中的应用

Application of LS-SVM in Electricity Demand Forecasting
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摘要 文章针对常规电力需求预测方法的不足,在分析SVM的线性和非线性分类方法的基础上提出一种基于最小二乘的支持向量机预测方法.LS-SVM模型采用结构风险最小化原则,能够在对小样本学习的基础上,对其他样本快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,减少对初始值的依赖.文章采用河北省某市实际的负荷数据,按照不同的负荷日属性和历史数据属性进行样本选择,使用径向基核函数进行了电力需求预测.将预测结果与真实值和由时间序列及BP神经网络方法得到的结论进行比较,表明所提出的预测模型具有较高的精度,是有效和可行的.
作者 黄元生 郑燕 乞建勋
机构地区 华北电力大学工商管理学院
出处 《中国管理科学》 CSSCI 2005年第z1期76-80,共5页 Chinese Journal of Management Science
基金 高等学校博士点专项基金(20040079008) 华北电力集团公司软课题(2004-22 KH1360)
关键词 电力需求预测 结构风险最小化 最小二乘支持向量机 核函数
分类号 F273 [经济管理—企业管理]
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参考文献9

二级参考文献54

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共引文献587

中国管理科学
2005年 第z1期

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