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《安徽电气工程职业技术学院学报》 2011年01期
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短期负荷预测的自适应加权支持向量机新方法

陈晶  杨春玲  郑安豫  
【摘要】: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。
【作者单位】安徽电气工程职业技术学院;
【分类号】:TM715

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 杨先勇;基于信号局部特征提取的机械故障诊断方法研究[D];浙江大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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7 冷北雪;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[D];西南交通大学;2010年
8 颜艳;基于量子神经网络的短期负荷预测[D];东北电力大学;2010年
9 刘静;星空背景下复杂运动目标检测和双边滤波算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
10 宋艳;基于能量均衡的无线传感器网络路由协议[D];西安电子科技大学;2010年
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