【摘 要】
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针对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）预测方法中的参数选取主要依靠经验试算实验比对的方法导致难以快速选择合适参数从而影响负荷预测精度的问题,研究了将入侵杂草优
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海张江国家自主创新重点资助项目（201310-PI-B2-008）.
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针对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）预测方法中的参数选取主要依靠经验试算实验比对的方法导致难以快速选择合适参数从而影响负荷预测精度的问题,研究了将入侵杂草优化算法（Invasive Weed Optimization,IWO）与支持向量机算法相结合的改进算法。提出控制误差ε的取值,采用入侵杂草寻优算法对惩罚参数C和核函数参数σ进行优化选取,将自动寻优的结果赋给支持向量机,从而实现支持向量机自动寻优。用某市的历史负荷及相关天气等信息数据,通过仿真实验证明了IWO-SVM算法
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