【摘 要】
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中长期电力负荷是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的复杂过程,传统预测算法难以准确预测.针对这一问题,利用支持向量机回归理论和混沌序列预测理论,提出基于混沌支持向量机CSVM的预测算法:通过混沌理论找出嵌入维,通过信息几何选择核函数,然后通过SVM进行预测.最后,把CSVM算法应用到某省中长期电力负荷预测中并同BP、RBF、SVM等传统预测方法进行对比,实验证明该算法比其他算法准确有效.
【机 构】
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中国科学院合肥物质研究院,先进制造研究所,江苏 常州 213164;中国烟草总公司,职工进修学院,河南 郑州 450008;中国石油管道研究中心,河北 廊坊 065000
【出 处】
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2013年全国电气工程博士后学术论坛
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中长期电力负荷是一个受到社会、经济等多方面因素综合影响的复杂过程,传统预测算法难以准确预测.针对这一问题,利用支持向量机回归理论和混沌序列预测理论,提出基于混沌支持向量机CSVM的预测算法:通过混沌理论找出嵌入维,通过信息几何选择核函数,然后通过SVM进行预测.最后,把CSVM算法应用到某省中长期电力负荷预测中并同BP、RBF、SVM等传统预测方法进行对比,实验证明该算法比其他算法准确有效.
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