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LSSVM模型中的参数选择对模型的影响较大,采用粒子群优化算法进行模型参数的全局选优,用历史负荷数据和天气气象因素作为输入,建立优化电力负荷预测模型进行仿真。利用PSO-LSSVM模型对华东某市电力负荷进行验证分析。实验结果表明：粒子群算法优化的LSSVM模型相比LSSVM具有更高的预测精度。
基于PSO优化参数的最小二乘支持向量机短期负荷预测
【摘 要】
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LSSVM模型中的参数选择对模型的影响较大,采用粒子群优化算法进行模型参数的全局选优,用历史负荷数据和天气气象因素作为输入,建立优化电力负荷预测模型进行仿真。利用PSO-LS
【机 构】
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安徽工程大学安徽检测技术与节能装置省级重点实验室
【出 处】
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重庆理工大学学报(自然科学)
【发表日期】
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2016年3期
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