基于粒子群优化鲁棒支持向量回归机的中长期负荷预测

• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 中长期负荷预测 鲁棒性 支持向量机 回归估计 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 77-81
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3468字
• 语种: 中文

摘要

持向量机(SVM)已经成功地应用于解决非线性回归和时间序列问题,并且已经开始用于中长期负荷预测.提出了一种基于鲁棒支持向量回归机RSVR(Robust Support Vector Regression)的中长期负荷预测的新方法.给出利用粒子群优化算法对鲁棒支持向量机系数优化选择的方法.建立基于此原理的中长期负荷预测模型,算例分析比较验证本文方法具有预测精度高、计算量小等特点和优势.