【摘 要】
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针对中期电力负荷预测问题,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机（least squares wavelet support vector machines,LS-WSVM）方法,并且给出了一种可有效求解L
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州交通大学铁道技术学院
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针对中期电力负荷预测问题,提出了一种基于多维允许小波核的最小二乘小波支持向量机（least squares wavelet support vector machines,LS-WSVM）方法,并且给出了一种可有效求解LS-WSVM的Cholesky分解算法.该方法结合小波技术和最小二乘支持向量机,其中小波核函数具有近似正交以及适用于局部信号分析的特性.将LS-WSVM应用于电力负荷预测的两个实例中,结果表明,与LS-SVM、标准SVM、多层前向神经网络等方法相比,LS-WSVM均能给出相当好的预测性能,
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