基于相关向量机的电力系统月度负荷预测

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准确地预测负荷是电力系统安全和经济运行的重要保障,而电力市场的发展也进一步提升了对预测精度的要求。月度负荷具有增长性和波动性的双重趋势,表现出复杂的非线性组合特征,预测难度较大。而随着人工智能技术的发展,其在回归预测问题上展现出强大的非线性处理能力和广泛的适用性,为负荷预测提供了新的思路。因此,将人工智能技术应用到电力系统月度负荷预测可以提高预测模型的准确度和适应性,对电力系统运行的安全性和经济性具有重大意义。本文首先介绍了月度负荷预测的研究现状和人工智能在负荷预测的应用现状。然后从机器学习的问题出
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