基于支持向量机的燃气短期负荷预测

• 作者: 姜德义 郭微
• 来源期刊: 煤气与热力
• 学科: 工学
• 关键词: 燃气负荷预测 短期负荷 支持向量机 BP神经网络 支持向量回归模型
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 燃气输配与储运
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TU996
• 字数: 3268字
• 语种: 中文

摘要

介绍支持向量机的原理和支持向量回归模型,提出支持向量回归(SVR)模型的城市燃气短期负荷预测方法.探讨输入样本数据的选择和预处理方法、核函数和支持向量机参数的选择,结合某城市燃气日负荷数据进行燃气短期负荷预测.与BP神经网络预测方法相比,支持向量回归模型预测方法用于小样本情况下的燃气短期负荷预测精度略高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜德义	重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室	165	2743	29.0	44.0
2	郭微	重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室	5	54	3.0	5.0