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提出了一种基于贝叶斯证据框架下加权最小二乘支持向量机（Weighted Least Squares Support Vector Machine，WLSSVM）的短期负荷预测模型和算法。在对历史负荷数据进行完预处理基础上，分析影响负荷变化的重要因素，然后选择最佳的输入数据作为LS—SVM训练模型的输入向量。通过贝叶斯证据三层推断寻找到模型的最佳参数：第一层推断确定LS-SVM的权向量w和偏置值b，第二层推断确定模型的超参数γ，第三层推断确定核函数的超参数σ。为了提高模型的鲁棒性，赋予了每个样本误差不同的权