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为了能够进一步提高电力系统负荷预测的准确性,提出了一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factoriza-tion, NMF)和相关向量机,(relevant vector machine, RVM)的短期负荷预测方法。此方法通过利用NMF对输入样本进行分解,得到低维的非负映射矩阵,将该低维矩阵输入到相关向量机进行训练预测。仿真结果表明,预测效果有明显的改善,而所提出的NMF—RVM模型较之单一的RVM模型具有更高的预测精度。