【摘 要】
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针对支持向量机(SVM)内部参数优化和输入量大、时间长效率低和相似日选取的问题,提出一种模糊组合权重下相似日选取的蝙蝠算法(BA)优化的支持向量机(SVM)短期负荷预测模型。
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针对支持向量机(SVM)内部参数优化和输入量大、时间长效率低和相似日选取的问题,提出一种模糊组合权重下相似日选取的蝙蝠算法(BA)优化的支持向量机(SVM)短期负荷预测模型。相似日的选取上主要利用熵权法和加权欧氏距离的k-均值算法对影响负荷变化的因素、负荷各时刻的变化特性进行区别对待,求取二者在相似日下集合的交集,从而得到与待预测日相似度高的相似日。同时,利用BA优化后的SVM进行负荷预测,提高内部参数的选取精度和效率。将该模型与常用的PSO-SVM、GA-SVM进行比较,证明了该模型能有效提高预测精度和计算效率。
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