【摘 要】
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支持向量机方法已成功地应用在负荷预测领域，但它在训练数据时存在数据处理量太大、处理速度慢等缺点。为此提出了一种基于稀疏核偏最小二乘法的预测方法，通过在高维特征空间的
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,华北电力大学能源与动力工程学院
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支持向量机方法已成功地应用在负荷预测领域，但它在训练数据时存在数据处理量太大、处理速度慢等缺点。为此提出了一种基于稀疏核偏最小二乘法的预测方法，通过在高维特征空间的稀疏化，可减少在训练过程中的数据量，从而提高预测的速度和精度，将该方法应用于短期负荷预测中，与SVM方法相比，得到了较高的预测精度。
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