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由采用改进粒子群优化(PSO ) 的全球寻找性能的混乱寻找，并且用改进 PSO 到优化预报的支持向量机器(SVM ) 的参数建模的钥匙，一个改进 SVM 模型说出 CPSO-SVM 模型被建议。新模型被用于预言短术语负担，并且新模型的改进效果被证明。华南力量市场的实际数据的模拟结果证明分别地，新方法罐头有效地与 PSO-SVM 和 SVM 方法相比在 2.23% 和 3.87% 改进预报精确性。与 PSO-SVM 和 SVM 方法的相比，分别地，新模型的时间费用被 3.15 和 4.61 s 仅仅增加它显