【摘 要】
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支持向量机（SVM）是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。研究了支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机（LSSV
【机 构】
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闽江学院物理学与电子工程系,闽江学院地理科学系
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支持向量机（SVM）是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。研究了支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机（LSSVM）,并将其应用于电力系统短期负荷时间序列预测。通过实例并与神经网络模型预测结果相比较表明,LSSVM模型的预测精度要明显高于神经网络模型,验证了LSS-VM模型可以很好地应用于短期负荷时间序列预测,并且具有较高的准确性与有效性,这为短期负荷预测提供了一个新的解决思路。
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