基于灰色支持向量机的季节型负荷预测方法

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季节型负荷具有增长性和波动性的二重趋势,并且呈现出复杂的非线性特征,同时又受到多种随机干扰因素的影响,难以用单一的预测模型做出准确的预测.提出一种基于粗糙集的灰色支持向量机预测系统,将该系统应用于季节型负荷预测中,与单一的GM(1,1)方法和BP神经网络法相比,得到了较高的预测精度.
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