基于支持向量机的电力负荷组合预测模型

• 作者: 刘志刚 张亚军 张大波 霍柏超
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: 组合预测 支持向量机 电力负荷 灰色模型
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研讨
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2007.02.004

摘要

给出了一种基于支持向量机(SVM)的组合预测模型,利用各种方法的预测结果作为SVM的输入,实际负荷值作为SVM的输出,并采用LIBSVM算法和径向基核函数对SVM进行训练,训练后的SVM便具有预测能力.最后的仿真结果表明,基于SVM的组合预测模型的预测精度不仅高于任一单一模型,且高于固定权系数组合预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志刚	西南交通大学电气化自动化研究所	198	3421	30.0	45.0
2	张亚军	西南交通大学电气化自动化研究所	10	185	7.0	10.0
3	张大波	西南交通大学电气化自动化研究所	6	155	5.0	6.0
4	霍柏超	西南交通大学电气化自动化研究所	4	71	3.0	4.0