【摘 要】
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分析了一种基于核主成分分析（kernel principle component analysis,KPCA）和混沌单纯形混合粒子群协同（chaos and simplex method-particle swarm coordinate optimization,CSM-
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分析了一种基于核主成分分析（kernel principle component analysis,KPCA）和混沌单纯形混合粒子群协同（chaos and simplex method-particle swarm coordinate optimization,CSM-PSCO）算法优化最小二乘支持向量回归机（least square support vector regression,LSSVR）的短期负荷预测模型。首先,采用KPCA对训练样本的输入个数进行降维优选,以较少输入代替原始大量输入,同时
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