支持向量回归在实时电力负荷预测中的应用（英文）

• 作者: 王广富 车金星
• 来源期刊: 南昌工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 实时预测 电力负荷
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 24-28
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4869.2011.04.007

摘要

基于支持向量回归在时间序列中具有很强的非线性学习能力,且易于应用的特点,建立了一种高精度的实时电力负荷预测模型——支持向量机模型,同时为提高支持向量回归算法的适用性,采用了相空间重构和数据预处理技术.通过新南威尔士电力系统负荷的真实运行数据验证了该模型的精度和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	车金星	南昌工程学院理学系	11	18	3.0	3.0