基于改进遗传算法的SVR短期电力负载预测

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为了有效且精确地预测电力负载,提出一种基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的预测方法对负载消耗进行建模,同时提出一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)的两级改进遗传算法(Modified Genetic Algorithm,MGA)以调整SVR中的参数。在满足SVR约束条件的情况下选用平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)作为MGA的适应度函数。最后使用一组实际数据对基于MGA的SVR预测
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