基于免疫进化支持向量机的年用电量预测

• 作者: 李祚泳 熊建秋 邹长武
• 来源期刊: 四川大学学报（工程科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 免疫进化算法 参数优化 年用电量预测
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 水利与土木工程
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TM744|TV72
• 字数: 3609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3087.2006.02.002

摘要

支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法.阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的有效随机全局优化技术-免疫进化算法(IEA)对SVM核函数的参数进行了优化.介绍了IEA-SVM算法的设计思想和特点,成功地实现了此模型在年用电量预测中的应用,对四川省电网1978～1998年年用电量状况进行了实例研究,预测值与实际值相差较小,并与基于偏最小二乘回归(PLS)模型的预测成果进行了对比.理论分析和实例结果验证了基于IEA-SVM的年用电量预测方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹长武	四川大学水利水电学院	9	190	8.0	9.0
2	李祚泳		142	1805	24.0	35.0
3	熊建秋	四川大学水利水电学院	4	97	4.0	4.0