10.3969/j.issn.1003-6520.2006.04.032
基于支持向量机混合模型的短期负荷预测方法
将支持向量机专家系统混合模型应用于短期负荷预测采用方法分为2个阶段:应用神经网络中的聚类算法将历史数据分割成不相连的数据域;对每个数据域选择最佳核函数预测单个SVMs.实际数据验证表明,该方法与单个多项式核、高斯核和3次样条核的SVMs预测相比具有预测精度高、支持向量少和计算量小等优点.
短期负荷预测、支持向量机、神经网络、聚类算法、专家系统
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TM714(输配电工程、电力网及电力系统)
中国科学院资助项目50077008;广东省博士启动基金033044
2006-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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