基于经验模态分解与支持向量回归机的输电量预测技术

• 作者: 温玉灯
• 来源期刊: 电器与能效管理技术
• 学科: 工学
• 关键词: 输电量预测 经验模态分解 支持向量回归机 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 6-12
• 页数: 7页
• 分类号: TM72
• 字数: 4327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.18.002

摘要

为了实现对输电量的准确预测,采用一种经验模态分解(EMD)与支持向量回归机(SVM)相结合的方法,对输电线路的日输电量进行时间序列预测.首先通过EMD将输电量序列分解为8个分量,对每个分量采用支持向量回归算法建立不同的模型,将每个模型预测的分量叠加得到线路日输电量的预测值.通过模型测试比较,所提算法对日输电量具有较好的预测效果,精度指标MAPE值平均为2.345％,RMSE值平均为8.5321×104.试验结果表明,所提算法比单独使用支持向量回归算法的预测精度要高,所提模型能够实现对日输电量的准确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温玉灯		1	0	0.0	0.0