【摘 要】
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针对现有混沌理论中嵌入维数和延迟时间的选取难以达到最优，局域预测时邻近预测点的选取不够准确，提出了改进的混沌理论：采用改进的C-C法找到嵌入维数和延迟时间；邻近预测点的选
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针对现有混沌理论中嵌入维数和延迟时间的选取难以达到最优，局域预测时邻近预测点的选取不够准确，提出了改进的混沌理论：采用改进的C-C法找到嵌入维数和延迟时间；邻近预测点的选取根据参考相点的演化趋势进行判断。针对最小二乘支持向量回归机LSSVR参数难以确定，提出ACPSO-LSSVR：自适应混沌粒子群ACPSO一方面能根据群体早熟收敛程度和个体自适应值来调整惯性权重，另一方面能根据混沌变量的随机性和遍历性进行粒子的初始化，加快优化过程，防止局部极小。采用ACP-SO来优化LSSVR的待选参数，提高负荷预测的精度。实例分析验证了该方法的可行性和实用性。
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