【摘 要】
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电厂单元机组协调系统的控制品质，从很大程度上取决于对机组的动态特性的预测程度。而支持向量机SVM（Support Vector Machines）作为在统计学习理论上发展起来的一种实用算法，其原
【机 构】
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山西阳光发电有限责任公司,华北电力大学
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电厂单元机组协调系统的控制品质，从很大程度上取决于对机组的动态特性的预测程度。而支持向量机SVM（Support Vector Machines）作为在统计学习理论上发展起来的一种实用算法，其原理经过严密地理论证明已经得到了普遍认可，且已经广泛地应用于模式识别、函数拟合、预测和神经网络等诸多领域。运用支持向量回归的方法对山西阳光发电有限责任公司的协调系统模型进行了预测，并进行了仿真试验，证明了该方法的有效性。
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