【摘 要】
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采用一种新的机器学习方法——支持向量机，建立了中长期电力负荷预测模型．阐述了支持向量机的基本内容，对影响电力负荷诸多因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析（PCA）．采用Lib
【机 构】
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上海理工大学动力工程学院,山东大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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山东省优秀中青年科学家奖励基金(2002SD2856)
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采用一种新的机器学习方法——支持向量机，建立了中长期电力负荷预测模型．阐述了支持向量机的基本内容，对影响电力负荷诸多因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析（PCA）．采用Libsvm训练了数据集，并与灰色预测GM（1，1）模型、多元线性回归模型、模糊ISODATA聚类模型和BP神经网络进行对比．结果表明，此算法有更高的准确性，可为电力负荷预测提供有效依据．
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