【摘 要】
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提出了基于支撑向量机在线学习的短期负荷预测方法.传统的支撑向量机方法的负荷预测,当训练样本集合改变时,为了保证预测精度,必需重新进行训练来更新回归函数.本文提出了当
【机 构】
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西安交通大学电气工程学院(陕西西安)
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第20届学术年会
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提出了基于支撑向量机在线学习的短期负荷预测方法.传统的支撑向量机方法的负荷预测,当训练样本集合改变时,为了保证预测精度,必需重新进行训练来更新回归函数.本文提出了当样本集改变时,调用"递增"或"递减"算法直接修改回归函数的在线学习算法.实例表明,该方法与传统支撑向量机方法相比,具有速度快,推广能力强的显著特点.
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