【摘 要】
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针对支持向量机在中长期负荷预测中关键参数选择的问题,引入蛙跳算法（SFLA）以优化基于支持向量机的中长期负荷预测算法,解决支持向量机参数选择问题。以对中国能源消费总量预测
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,国网能源研究院科研发展部
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针对支持向量机在中长期负荷预测中关键参数选择的问题,引入蛙跳算法（SFLA）以优化基于支持向量机的中长期负荷预测算法,解决支持向量机参数选择问题。以对中国能源消费总量预测为例,对本文提出的改进算法进行验证。以1979—1999年的能源消耗量作为样本,对2000—2009年能量消耗量进行检验。研究结果表明：引入蛙跳算法后,与用粒子群（PSO）算法改进的支持向量机以及普通支持向量机方法相比,改进支持向量机预测精度分别提高2.34%和3.21%,算法运行时间分别增加51 s和109 s。
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