【摘 要】
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为解决目前电力短期负荷预测存在精度低的问题,针对电力负荷时间序列的混沌特性,采用微熵率法进行相空间重构,提出利用免疫遗传算法(IGA)对加权最小二乘支持向量回归机(WLSSV
【机 构】
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为解决目前电力短期负荷预测存在精度低的问题,针对电力负荷时间序列的混沌特性,采用微熵率法进行相空间重构,提出利用免疫遗传算法(IGA)对加权最小二乘支持向量回归机(WLSSVR)的关键参数进行全局快速寻优,并将已形成相点序列中距当前相点最邻近相点作为训练样本,据此建立基于IGA-WLS支持向量回归机耦合算法的电力负荷短期动态预测模型.通过MATLAB仿真得出结果,结果表明所提IGA优化算法提高了WLS支持向量回归机的拟合精度和学习效率,可为实际中提高电力负荷短期预测精度提供有效的理论依据.
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