遗传支持向量机在城市节假日电力负荷预测中的应用

• 作者: 唐山 张现刚
• 来源期刊: 产业与科技论坛
• 学科: 经济
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 城市节假日电力负荷预测 电力系统
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 91-92,114
• 页数: 3页
• 分类号: F293.2
• 字数: 1747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5641.2012.01.047

摘要

支持向量机（support vector machines,SVM）根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,具有良好的预测效果？但是在基于支持向量机的负荷预测方法中,参数的选择对预测结果具有较大影响,可能导致结果误差较大。本文利用遗传算法对SVM的参数最优值进行自动搜索,改善其预测性能。然后将遗传支持向量机（GA-SVM）应用于广东省某城市的节假日电力负荷预测。结果表明,基于遗传支持向量机的预测效果比相似日法更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐山	中国广东核电集团公司核电学院	1	0	0.0	0.0
2	张现刚		5	5	1.0	2.0