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基于灰色支持向量机的季节型负荷预测方法
被引量:
8
1
作者
牛东晓
谷志红
+1 位作者
王会青
王维军
《华东电力》
北大核心
2007年第6期1-5,共5页
季节型负荷具有增长性和波动性的二重趋势,并且呈现出复杂的非线性特征,同时又受到多种随机干扰因素的影响,难以用单一的预测模型做出准确的预测。提出一种基于粗糙集的灰色支持向量机预测系统,将该系统应用于季节型负荷预测中,与单一的...
季节型负荷具有增长性和波动性的二重趋势,并且呈现出复杂的非线性特征,同时又受到多种随机干扰因素的影响,难以用单一的预测模型做出准确的预测。提出一种基于粗糙集的灰色支持向量机预测系统,将该系统应用于季节型负荷预测中,与单一的GM(1,1)方法和BP神经网络法相比,得到了较高的预测精度。
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关键词
电力系统
粗糙集理论
剥离因子
灰色
预测
模
型
支持向量机
季节型负荷预测
原文传递
综合最优灰色支持向量机模型在季节型电力负荷预测中的应用
被引量:
6
2
作者
吴钰
王杰
《华东电力》
北大核心
2012年第1期18-21,共4页
季节型电力负荷同时具有增长性和波动性的二重趋势,使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对此,提出了一种综合最优灰色支持向量机预测模型,研究了同时考虑2种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题,说明了此优化模型分别优于2种单...
季节型电力负荷同时具有增长性和波动性的二重趋势,使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对此,提出了一种综合最优灰色支持向量机预测模型,研究了同时考虑2种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题,说明了此优化模型分别优于2种单一负荷预测模型。在此基础上,对一般粒子群算法引入粒子速度自适应可调机制,并利用改进粒子群算法优化组合预测模型中的权值。对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该模型较大提高了季节型负荷预测的精度,具有较好的性能。
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关键词
季节型负荷预测
二重趋势性
组合灰色支持向量机
综合最优模
型
改进粒子群算法
原文传递
题名
基于灰色支持向量机的季节型负荷预测方法
被引量:
8
1
作者
牛东晓
谷志红
王会青
王维军
机构
华北电力大学工商管理学院
山西大学经济与工商管理学院
出处
《华东电力》
北大核心
2007年第6期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70671039)
文摘
季节型负荷具有增长性和波动性的二重趋势,并且呈现出复杂的非线性特征,同时又受到多种随机干扰因素的影响,难以用单一的预测模型做出准确的预测。提出一种基于粗糙集的灰色支持向量机预测系统,将该系统应用于季节型负荷预测中,与单一的GM(1,1)方法和BP神经网络法相比,得到了较高的预测精度。
关键词
电力系统
粗糙集理论
剥离因子
灰色
预测
模
型
支持向量机
季节型负荷预测
Keywords
power system
rough set theory
separation factor
grey forecast model
support vector machine
seasonal load forecast
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
综合最优灰色支持向量机模型在季节型电力负荷预测中的应用
被引量:
6
2
作者
吴钰
王杰
机构
上海交通大学电气工程系
出处
《华东电力》
北大核心
2012年第1期18-21,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61074042)
国家自然科学基金项目(60674035)
国家自然科学基金项目(50807037)~~
文摘
季节型电力负荷同时具有增长性和波动性的二重趋势,使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对此,提出了一种综合最优灰色支持向量机预测模型,研究了同时考虑2种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题,说明了此优化模型分别优于2种单一负荷预测模型。在此基础上,对一般粒子群算法引入粒子速度自适应可调机制,并利用改进粒子群算法优化组合预测模型中的权值。对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该模型较大提高了季节型负荷预测的精度,具有较好的性能。
关键词
季节型负荷预测
二重趋势性
组合灰色支持向量机
综合最优模
型
改进粒子群算法
Keywords
seasonal load forecasting
double trends
combined gray SVM
integrated optimum model
improved particle swarm optimization
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色支持向量机的季节型负荷预测方法
牛东晓
谷志红
王会青
王维军
《华东电力》
北大核心
2007
8
原文传递
2
综合最优灰色支持向量机模型在季节型电力负荷预测中的应用
吴钰
王杰
《华东电力》
北大核心
2012
6
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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