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针对传统支持向量机参数较难选择的问题，提出一种新的全局优化方法——三角旋回算法（Triaasle Gyration Algorithm，TGA）来优化支持向量机的参数，并且建立了三角旋回支持向量机数学模型。三角旋回算法具有结构简单、鲁棒性强和快速收敛的特点。算法的寻优过程采用历史最优目标函数值进行指导．利用三角变换进行迭代使其能够快速收敛到全局最优。将其应用于电力市场出清价及价格钉的预测实例研究．与传统的支持向量机预测结果比较．三角旋回支持向量机具有更高的预测精度。