基于BA-LSSVM的短期电力负荷预测研究

• 作者: 公政 吴其诚 姜文 宋祥民 王来河
• 来源期刊: 电子质量
• 学科: 工学
• 关键词: 蝙蝠算法 最小二乘支持向量机 短期电力负荷 预测模型
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 1-4,9
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3575字
• 语种: 中文

摘要

为了提高短期电力负荷预测结果的准确性,该文提出了蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机(BA-LSSVM)的方法.该方法利用蝙蝠算法对最小二乘支持向量机的核函数参数进行优化,并用优化后的参数建立短期电力负荷预测模型.最后,将搜集到的某地区历史负荷数据输入模型,通过仿真结果分析,表明该方法具有一定的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	公政		11	50	5.0	6.0
2	王来河		11	80	6.0	8.0
3	姜文		8	31	5.0	5.0
4	宋祥民		5	22	2.0	4.0
5	吴其诚		1	6	1.0	1.0