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将支持向量机专家系统混合模型应用于短期负荷预测采用方法分为2个阶段：应用神经网络中的聚类算法将历史数据分割成不相连的数据域；对每个数据域选择最佳核函数预测单个SVMs。实际数据验证表明，该方法与单个多项式核、高斯核和3次样条核的SVMs预测相比具有预测精度高、支持向量少和计算量小等优点。
基于支持向量机混合模型的短期负荷预测方法
【摘 要】
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将支持向量机专家系统混合模型应用于短期负荷预测采用方法分为2个阶段：应用神经网络中的聚类算法将历史数据分割成不相连的数据域；对每个数据域选择最佳核函数预测单个SVMs。
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广东科学技术职业学院
【出 处】
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高电压技术
【发表日期】
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2006年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金（50077008）,广东省自然科学基金（033044）资助项目
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