电力负荷短期预测的支持向量回归参数自动赋值研究

• 作者: 杨宪军
• 来源期刊: 自动化博览
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷预测 支持向量回归 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 技术纵横
• 页码范围: 78-81
• 分类号: TM715
• 字数: 4055字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0492.2012.01.021

摘要

电力系统负荷预测是当前国内外的研究热点,支持向量回归算法是一种解决电力系统负荷预测问题非常有效的方法,如何根据特定数据集选择合适的模型参数,以保证建立好的模型有很好的推广性能,成为设计支持向量回归机的关键一步.本文采用了1-范数、2-范数以及v-支持向量回归算法来解决支持向量机参数的自动复制问题.在真实数据集上的实验结果表明,新模型在预测能力上较之一些广泛使用的软件可靠性预测模型有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宪军		3	4	1.0	2.0