【摘 要】
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电力预测是一项重要的工程应用。为了解决多层次粒度支持向量回归机(Dynamical Granular Support Vector Regression Machine,DGSVRM)预测电力负低荷精度的问题,提出一种基于
【机 构】
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广西职业技术学院机电与信息工程学院,广西壮族自治区招生考试院
【基金项目】
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2018年广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0956)
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电力预测是一项重要的工程应用。为了解决多层次粒度支持向量回归机(Dynamical Granular Support Vector Regression Machine,DGSVRM)预测电力负低荷精度的问题,提出一种基于萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法与模式搜索算法(Pattern Search,PS)的混合算法来优化DGSVRM预测模型的关键参数。仿真实验表明,通过优化参数之后,预测模型的预测精度得到很大提高。
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