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遗传支持向量机在城市节假日电力负荷预测中的应用
作者姓名:唐山  张现刚
作者单位:中国广东核电集团公司核电学院;天津市建筑设计院
摘    要:支持向量机(support vector machines,SVM)根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,具有良好的预测效果?但是在基于支持向量机的负荷预测方法中,参数的选择对预测结果具有较大影响,可能导致结果误差较大。本文利用遗传算法对SVM的参数最优值进行自动搜索,改善其预测性能。然后将遗传支持向量机(GA-SVM)应用于广东省某城市的节假日电力负荷预测。结果表明,基于遗传支持向量机的预测效果比相似日法更好。

关 键 词:支持向量机  遗传算法  城市节假日电力负荷预测  电力系统
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