基于遗传算法优化支持向量回归机的网格负载预测模型

• 作者: 唐阔 胡亮 胡国圣 车喜龙
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网格负载预测 支持向量回归 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 251-255
• 页数: 5页
• 分类号: TP316.4
• 字数: 3315字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于遗传算法优化支持向量回归机的模型进行网格负载预测,使用遗传算法和交叉验证技术解决了支持向量回归机参数难以确定的问题. 标准数据集仿真实验结果表明,该模型与试验法定参的支持向量回归机和BP神经网络相比具有更优的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡亮	吉林大学计算机科学与技术学院	131	839	16.0	22.0
2	唐阔	吉林大学计算机科学与技术学院	4	18	2.0	4.0
3	车喜龙	吉林大学计算机科学与技术学院	10	33	4.0	5.0
4	胡国圣	吉林大学计算机科学与技术学院	1	12	1.0	1.0