【摘 要】
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提高电力系统负荷预测的精确度是当前负荷预测工作的难点.考虑到神经网络可以逼近任意的非线性关系,而支持向量机能够将约束问题转化,容易地找到全局极小.本文提出了一种基于
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提高电力系统负荷预测的精确度是当前负荷预测工作的难点.考虑到神经网络可以逼近任意的非线性关系,而支持向量机能够将约束问题转化,容易地找到全局极小.本文提出了一种基于神经网络和支持向量机的混合负荷预测方法,此方法能通过支持向量机消除了神经网络的总和较小,但单点误差较大的不利现象,而神经网络消除了支持向量机对于模型的简单化问题.最后,负荷预测结果表明本文的方法非常有效.
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