【摘 要】
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针对最小二乘支持向量机在电力负荷预测应用中的参数优化问题,将改进粒子群算法引入到最小二乘支持向量机参数中,建立一种新型的电力负荷预测模型(IPSO-LSSVM)。首先将最小二
【基金项目】
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2013年山东省科研规划课题(2013zcj134)
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针对最小二乘支持向量机在电力负荷预测应用中的参数优化问题,将改进粒子群算法引入到最小二乘支持向量机参数中,建立一种新型的电力负荷预测模型(IPSO-LSSVM)。首先将最小二乘支持向量机参数编码为粒子初始位置向量;然后通过粒子个体之间的信息交流、协作找到最小二乘支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的不足进行相应改进;最后将其应用于电力负荷建模与预测,并通过仿真对比实验测试其性能。实验结果表明,IPSO-LSSVM可以获得较高准确度的电力负荷预测结果,大幅度减少了训练时间,满足电力负荷在线预测要求。
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