基于混合贝叶斯SVM的电价分类与预测

• 作者: 吴玮 周建中 杨俊杰 莫莉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯分类 支持向量机 市场电价 参数估计
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 12-14
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2860字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.18.004

摘要

电价的分类与预测是电力市场电价理论研究中的重要内容.该文提出了混合贝叶斯支持向量机方法(BE-SVM),通过贝叶斯统计方法对电价进行分类,挖掘有效的数据信息,并结合支持向量机(SVM)技术预测现货电价数据,贝叶斯前验分布和后验分布用来估计SVM中的参数.通过比较模型BE-SVM、SVM 和神经网络(ANN)的预测结果,表明该文提出的BE-SVM方法提高了电价的预测精度,是一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建中	华中科技大学水电与数字化工程学院	395	5250	35.0	50.0
2	莫莉	华中科技大学水电与数字化工程学院	25	354	12.0	18.0
3	杨俊杰	华中科技大学水电与数字化工程学院	46	1012	17.0	31.0
4	吴玮	华中科技大学水电与数字化工程学院	15	475	11.0	15.0