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提出了一种基于组合式支持向量机(SVM)的电力系统短期负荷预测方法。该方法利用自组织特征映射(SOFM)网络对训练样本集进行聚类分析，再对聚类后的每一类样本构造SVM进行训练。实际算例表明，与单一SVM方法相比，本文的方法不仅可以缩短训练时间，而且能获得较高的预测精度。
基于组合式支持向量机的电力系统短期负荷预测方法
【摘 要】
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提出了一种基于组合式支持向量机(SVM)的电力系统短期负荷预测方法。该方法利用自组织特征映射(SOFM)网络对训练样本集进行聚类分析，再对聚类后的每一类样本构造SVM进行训练。
【机 构】
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华侨大学信息科学与工程学院,泉州,362021
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会
【发表日期】
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2008年期
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