集成预测模型及基电价预测中的应用

• 作者: 钟小莉
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 电价 支持向量机 神经网络 集成预测模型
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 200-203
• 分类号: TM712
• 字数: 3813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.08.048

摘要

研究电价准确预测问题,电价变化是多种因素综合结果,单一模型无法全面考虑各种因素影响,预测精度低.为了提高电价预测精度,提出一种集成模型的电价预测模型.首先采用单一模型支持向量机、BP神经网络和RBF神经网络对电价进行预测,然后采用支持向量机对3种预测结果进行集成,得到最终电价预测结果.通过加州电价数据对集成模型数据进行仿真测试,集成模型有效提高了电价预测精度,结果表明,集成模型为电价准确预测提供了一种新的研究途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟小莉	青海民族大学计算机学院	24	24	3.0	4.0