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《系统工程与电子技术》 2004年02期
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一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法

李元诚  方廷健  
【摘要】:在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。
【作者单位】中国科学技术大学自动化系 中国科学院智能机械研究所
【分类号】:TM715

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李亚楠;耿伯英;;基于支持向量机的传感器非线性动态补偿[J];传感器技术;2005年12期
2 马晨光;胡昌华;骆功纯;郑建飞;;粗糙集和支持向量机在复杂电路系统诊断中的应用[J];电光与控制;2009年03期
3 朱帮助;;基于粗糙集和遗传神经网络的智能决策方法[J];大连海事大学学报;2008年04期
4 张晓星,周湶,任海军,孙才新,程其云;基于增量约简算法确定电力负荷预测模型输入参数[J];电力系统自动化;2005年13期
5 黄舒宁;方瑞明;;人工智能在电力系统短期负荷预测中的应用[J];福建电脑;2007年02期
6 张晓星,程其云,周湶,刘凡,孙才新;激励函数可调的混沌神经网络短路负荷预测[J];高电压技术;2005年07期
7 刘子先;邹刘霞;徐靖;;基于CUSUM控制图和SVM的单病种成本差异分析[J];工业工程与管理;2012年05期
8 刘学琴;吴耀华;崔宝华;;基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型[J];电力系统保护与控制;2010年05期
9 张义荣;鲜明;肖顺平;王国玉;;一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法[J];计算机科学;2006年06期
10 成新文;陈国超;李琦;;关于粗糙集的理论及应用研究[J];煤炭技术;2010年10期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 韩晓明;基于符号有向图和支持向量机的故障诊断方法的研究[D];太原理工大学;2011年
2 叶建芳;电子制造业准ATO模式生产计划和生产控制方法研究[D];浙江大学;2011年
3 李春祥;基于知识发现的电力需求复合预测研究[D];华北电力大学(河北);2009年
4 栗然;电力负荷分析与预测的分布式数据仓库和数据挖掘研究[D];华北电力大学(河北);2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 林利敏;基于支持向量机的股价短期预测研究[D];杭州电子科技大学;2011年
2 陈宇;基于RS-SVM的供应链和谐性评价研究[D];河北工程大学;2011年
3 李少华;粗糙集理论在中小企业数据挖掘中的应用研究[D];长春理工大学;2011年
4 徐义田;支持向量回归算法的研究及其在食物安全中的应用[D];中国农业大学;2005年
5 黄陈锋;基于粗集—支持向量机的电力供需预警研究[D];华北电力大学(北京);2006年
6 刘仁桂;数据挖掘在销售预测中的应用研究[D];浙江大学;2006年
7 张芬;改进的支持向量机回归估计算法及其应用[D];安徽大学;2006年
8 薛美娟;基于数据挖掘技术的电力系统短期负荷预测[D];西安理工大学;2007年
9 王菲菲;组合预测方法及区域出口贸易预测研究[D];湖南大学;2007年
10 程砚秋;基于支持向量机的证券价格预测方法研究[D];大连理工大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 曾黄麟,曾谦;基于粗集理论的神经网络[J];四川轻化工学院学报;2000年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 徐文婷;李承鹏;;基于自适应遗传算法的离散化方法[J];合肥师范学院学报;2011年03期
2 蔡莉;胡学钢;;一种基于粗集的决策表求核算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年06期
3 周玉华;李景杰;;不完备决策表的一种属性约简方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
4 杨萍,万上海,陈耿;一种基于可变支持度的缺省规则挖掘算法[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
5 孙全玲;基于粗集和神经网络的建模方法研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2005年02期
6 孙虹;方敏;;基于Rough集和RBF网络的车牌字符识别方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2006年04期
7 孙虹;;粗糙集神经网络系统在车牌字符识别中的研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年04期
8 邓胜;戴小鹏;陈垦;黄璜;;粗糙集理论在农业生物灾害预测中的应用[J];安徽农业科学;2010年06期
9 刁占峰;张丹;张同军;;基于粗集-模糊综合评价法的水质指标约简研究[J];安徽农业科学;2010年26期
10 夏春艳;宋志超;张伟;;数据挖掘技术在农作物灾害预测中的应用[J];安徽农业科学;2011年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 危前进;董荣胜;孟瑜;崔更申;;基于粗糙集的机械装配知识发现方法[A];广西计算机学会25周年纪念会暨2011年学术年会论文集[C];2011年
2 ;Fuzziness in Covering Generalized Rough Sets[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 李雄;党生;;基于Rough集理论的战场侦察情报处理[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论建立中老年肺炎中医症候诊断标准[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
5 龚锦红;杨辉;衷路生;;稀土萃取分离过程的Rough集案例推理方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 ;Influence Diagram Based on Rough Set Theory[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 ;The Prediction of Soil Moisture Based on Rough Set-Neural Network Model[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论和Apriori算法建立中医症候诊断标准[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
9 贾修一;张亚兵;陈家骏;商琳;;基于粗糙集方法的共指消解[A];中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011)[C];2011年
10 殷积东;刘博;王少辉;;基于粗糙集理论和关联规则的腐蚀区域纹理特征检测算法研究[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 张目;高技术企业信用风险影响因素及评价方法研究[D];电子科技大学;2010年
4 苏煜;基于SCF范式的在线P300脑机接口研究[D];浙江大学;2010年
5 郭戈;数字视频语义信息提取与分析[D];解放军信息工程大学;2010年
6 温世亿;膨胀土渠坡若干关键技术问题研究[D];武汉大学;2010年
7 黄正行;临床过程分析与优化技术研究[D];浙江大学;2010年
8 戴小鹏;知识网格及其在农业生物灾害预警中关键技术研究[D];湖南农业大学;2010年
9 朱佳俊;不确定可拓群决策优化方法及应用[D];东华大学;2010年
10 卓莹;基于拓扑·流量挖掘的网络态势感知技术研究[D];国防科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 岳海亮;信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
2 张晓冬;基于全矢谱的智能诊断技术研究[D];郑州大学;2010年
3 李昕哲;关系邻域系统的属性约简[D];郑州大学;2010年
4 刘琪;正态云模型模糊推理系统及其应用研究[D];郑州大学;2010年
5 冯为军;基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 白喜朋;基于作业的钢铁企业成本分析[D];大连理工大学;2010年
7 刘莹;不一致决策表的属性约简与规则获取研究[D];大连理工大学;2010年
8 房士吉;第三方物流服务商评价研究[D];大连理工大学;2010年
9 李慧;基于粗糙集理论的连续属性离散化算法研究[D];辽宁师范大学;2010年
10 程光平;企业信息门户评价研究[D];安徽农业大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 丁蕾,陶亮;支持向量机在胆固醇测定中的应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年02期
2 孙全玲;基于粗集和神经网络的建模方法研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2005年02期
3 雷辉;邓彦龙;李根军;钟君君;;基于支持向量机的工程项目风险预测[J];北方经济;2006年20期
4 田丽,曹安照,陈俊,段争光;RBF神经网络在进出口总额预测中的应用[J];兵工自动化;2005年02期
5 杨露;沈怀荣;;基于HHT/PNN的故障信息融合诊断方法[J];北京工业大学学报;2010年02期
6 吴重光;张卫华;夏迎春;纳永良;王春利;姜巍巍;李传坤;;SDG故障诊断模型的检验和验证[J];北京化工大学学报(自然科学版);2009年06期
7 赵艳厂,谢帆,宋俊德;一种新的聚类算法:等密度线算法[J];北京邮电大学学报;2002年02期
8 张志强,黄漫红,刘柳;中国粮食生产系统预警指标分析[J];北京农学院学报;2002年01期
9 王立伟;;数据挖掘研究现状综述[J];图书与情报;2008年05期
10 周万隆;姚艳;;支持向量机在股票价格短期预测中的应用[J];商业研究;2006年06期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谢宏;电力系统日负荷预测理论与方法的研究[D];华北电力大学;2002年
2 刘广利;基于支持向量机的经济预警方法研究[D];中国农业大学;2003年
3 许涛;电力系统安全稳定的智能挖掘[D];华北电力大学(北京);2004年
4 马良玉;结合仿真技术的电站热力系统故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2004年
5 崔广才;基于粗糙集的数据挖掘方法研究[D];吉林大学;2004年
6 陈刚;基于数据挖掘的电力营销决策支持系统的结构原理及算法研究[D];重庆大学;2004年
7 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年
8 胡咏梅;基于粗集的车间动态调度研究[D];山东大学;2005年
9 麦永浩;数据仓库和数据挖掘方法研究及其在公安信息建设中的应用[D];华东理工大学;2000年
10 王庆东;基于粗糙集的数据挖掘方法研究[D];浙江大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 夏海燕;中国出口增长的影响因素分析[D];西南财经大学;2001年
2 叶策;基于CIM/XML的电力系统数据仓库的研究和设计[D];浙江大学;2002年
3 阮涛;房地产投资项目风险评价[D];武汉理工大学;2002年
4 钱琪;基于数据仓库的CRM系统设计与应用[D];浙江大学;2003年
5 陈可嘉 ;经济周期波动的监测与预警系统[D];南京航空航天大学;2003年
6 孙超利;数据挖掘决策树方法的研究与应用[D];河海大学;2003年
7 刘春亚;基于粗集理论的数据预处理及应用研究[D];重庆大学;2003年
8 鲁德银;湖北省中小企业成长性研究[D];华中农业大学;2003年
9 李明祥;基于粗糙集理论的数据挖掘方法的研究[D];山东科技大学;2003年
10 徐昕;基于粗集和神经网络的建模方法及其应用[D];南京工业大学;2003年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王文莉;侯丽敏;;基于邻域粗糙集的入侵检测[J];传感器与微系统;2010年06期
2 吕佳;;基于主成分分析的短期负荷预测模型[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2007年03期
3 张岐龙;单甘霖;张子宁;刘东平;;层次支持向量机在数字电路故障诊断中的应用[J];电光与控制;2011年02期
4 高鹍;邢国平;孙德翔;黄勇;;灰色关联支持向量机在备件库存消耗预测中的应用[J];电光与控制;2012年03期
5 韩力;韩学山;贠志皓;耿艳;;多节点超短期负荷预测方法[J];电力系统自动化;2007年21期
6 李如琦;褚金胜;谢林峰;王宗耀;;IAFSA-RBF神经网络在短期负荷预测中的应用[J];电力系统及其自动化学报;2011年02期
7 牟涛;夏清;康重庆;;电力供需预警指标筛选方法研究[J];电力自动化设备;2008年08期
8 刘宝英;杨仁刚;;基于主成分分析的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型[J];电力自动化设备;2008年11期
9 张庆宝;程浩忠;刘青山;郑季伟;倪东海;;基于粗糙集属性约简算法和支持向量机的短期负荷预测[J];电网技术;2006年08期
10 郭朝有;欧阳光耀;李雁飞;;基于人工免疫系统的电路小样本故障诊断方法[J];电子测量与仪器学报;2010年05期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 卢小芬;林志超;方瑞明;;基于组合式支持向量机的电力系统短期负荷预测方法[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
2 邹业慧;陆文星;梁昌勇;梁焱;;基于小波分析和支持向量机的旅游客流量预测研究[A];第七届(2012)中国管理学年会管理与决策科学分会场论文集(选编)[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 肖毅;体育赛事背景广告曝光参数虚拟预测研究[D];上海体育学院;2010年
2 徐河杭;面向PLM的数据挖掘技术和应用研究[D];浙江大学;2010年
3 王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
4 张昀;电力系统短期负荷智能化预测方法[D];重庆大学;2011年
5 郭志军;周扫式光电预警实时图像处理系统的研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
6 庞清乐;基于智能算法的小电流接地故障选线研究[D];山东大学;2007年
7 姜斌;地、海杂波建模及目标检测技术研究[D];国防科学技术大学;2006年
8 李冬琴;船舶技术经济论证中的支持向量机方法研究及应用[D];武汉理工大学;2007年
9 汪洋;极化合成孔径雷达图像处理及其应用研究[D];安徽大学;2007年
10 李智;小波理论与经济金融时序应用研究[D];厦门大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张艳杰;基于支持向量机的人力资源管理风险预测研究[D];河北工程大学;2010年
2 白波;基于加权LS-SVM的短期负荷预测研究[D];东北电力大学;2011年
3 薛向阳;基于关联规则的改进的线性回归预测算法[D];西安电子科技大学;2009年
4 陈燕;基于粒计算——神经网络的故障诊断方法与应用[D];太原理工大学;2011年
5 曹飞飞;MIMO系统的盲均衡算法研究及其改进[D];太原理工大学;2011年
6 李铁;基于TMS320VC5416的磨煤机料位检测仪的研究[D];沈阳工业大学;2011年
7 韩健;电价预测模型及其预测方法的研究[D];华北电力大学(北京);2011年
8 田露;基于多特征数据融合的离线中文笔迹鉴别研究[D];河南大学;2011年
9 夏青;节假日铁路客流波动规律分析及其在客流预测中的应用研究[D];北京交通大学;2011年
10 赵欣;基于支持向量机的中国证券市场长期投资分析[D];北京交通大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 曾黄麟,吴治隆;连续神经网络学习过程的动态特性研究[J];电子学报;1993年08期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 牛丽仙;苑津莎;张英慧;;基于粗糙集和支持向量机的电力系统短期负荷预测[J];电力科学与工程;2010年02期
2 刘叶玲;杜力博;;基于RS-SVM在电力短期负荷预测中的应用[J];科技信息;2009年01期
3 王文川;程春田;;基于粗糙集理论和遗传程序设计的短期负荷预测模型研究[J];水电能源科学;2007年06期
4 高荣,刘晓华;基于DA聚类的多支持向量机负荷预测[J];控制工程;2005年S1期
5 王翠茹;欧芳芳;李杰;;基于优化决策树的短期电力负荷预测[J];微计算机信息;2008年36期
6 潘峰,程浩忠,杨镜非,张澄,潘震东;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[J];电网技术;2004年21期
7 李元诚,方廷健,于尔铿;短期负荷预测的支持向量机方法研究[J];中国电机工程学报;2003年06期
8 方瑞明;;集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法[J];华侨大学学报(自然科学版);2007年03期
9 徐剑;陆俊;孙毅;唐良瑞;;基于粗糙集的遗传神经网络短期负荷预测方法[J];继电器;2008年06期
10 张春雷;;基于模糊聚类和粗糙集的电力系统短期负荷预测[J];华北电力大学学报(自然科学版);2008年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘碧森;姚宇;;粗SVM理论及其在税收预测中的应用[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年
2 杨丽君;郑绳楦;;基于RS和多类SVM的变压器故障诊断[A];第七届青年学术会议论文集[C];2005年
3 李烨;蔡云泽;李远贵;张强;;基于属性约简与依赖度分析改进支持向量机性能[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
4 张红梅;;基于粗糙集特征约简的SVM集成入侵检测模型[A];2009中国控制与决策会议论文集(3)[C];2009年
5 刘碧森;钟守铭;陈华富;;基于支持向量机与粗糙集理论的信息处理[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
6 高荣;刘晓华;;短期负荷预测的模糊聚类多支持向量机模型研究[A];2009中国控制与决策会议论文集(2)[C];2009年
7 刘晓华;高荣;;基于分布式支持向量机的短期负荷预测[A];第二十四届中国控制会议论文集(上册)[C];2005年
8 屈利;苑津莎;张卫华;李丽;;结合粗糙集的事例推理在负荷预测中的应用[A];2007年河北省电子学会、河北省计算机学会、河北省自动化学会、河北省人工智能学会、河北省计算机辅助设计研究会、河北省软件行业协会联合学术年会论文集[C];2007年
9 辛鹏;辛雷;蔡国伟;李晓琦;;一种基于经验模态分解与支持向量机的电力系统短期负荷预测新方法[A];第十一届全国电工数学学术年会论文集[C];2007年
10 卢小芬;林志超;方瑞明;;基于组合式支持向量机的电力系统短期负荷预测方法[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 通讯员 池长斌;宁夏电力短期负荷预测保持领先[N];中国电力报;2011年
2 张树斌 范明;湖北电网中、短期负荷预测系统显神威[N];华中电力报;2001年
3 王海亚;负荷预测的几种方法及特点[N];黔西南日报;2008年
4 通讯员池长斌;宁夏电网短期负荷预测西北第一[N];中国电力报;2011年
5 本报记者 李智 通讯员 梁宪生;零的突破[N];山西经济日报;2001年
6 本报记者 林海宇;对迎峰度夏和奥运保电工作再部署再动员[N];华东电力报;2008年
7 曹琰陈也清;华中电网用电负荷创新高[N];国家电网报;2008年
8 宋鹏涛;华北电网多措并举保国庆用电[N];华北电力报;2005年
9 王玮 蔡莲红;数据挖掘走入语音处理[N];计算机世界;2001年
10 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 邱道宏;括苍山高速公路隧道岩爆非线性预测研究[D];吉林大学;2008年
2 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年
3 赵晨;过程控制中的数据挖掘技术研究及其智能控制策略探讨[D];浙江大学;2005年
4 张勇;粗糙集—神经网络智能系统在浮选过程中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
5 刘永阔;核动力装置故障诊断智能技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
6 吴正江;L模糊粗糙集研究[D];西南交通大学;2009年
7 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
8 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
9 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
10 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 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
2 黄舒宁;基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测[D];华侨大学;2008年
3 张红梅;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测研究[D];河海大学;2006年
4 欧芳芳;基于优化决策树的短期电力负荷预测研究[D];华北电力大学(河北);2009年
5 王李东;基于支持向量机(SVM)的短期负荷预测的研究[D];华中科技大学;2005年
6 邹铁英;基于粗糙集与支持向量机的电力短期负荷预测研究[D];南昌大学;2008年
7 贺媛媛;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测模型研究[D];大连理工大学;2006年
8 龚灯才;基于支持向量机的电力短期负荷预测研究[D];河海大学;2006年
9 朱焕荣;遗传规划在电力短期负荷预测中的应用[D];河北农业大学;2011年
10 白波;基于加权LS-SVM的短期负荷预测研究[D];东北电力大学;2011年
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