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雷达卡
MATLAB
实现基于
SVM-ANN
支持向量机（
SVM）结合人工神经网络（
ANN）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的不断优化和可再生能源的大规模接入，电力系统负荷预测作为电力调度和运行管理的核心技术环节，在保障电网安全稳定运行、提升能源利用效率、促进经济社会可持续发展等方面发挥着不可替代的作用。近年来，伴随城市化进程加快和工业化水平提升，电力负荷的时空分布呈现出高度复杂性和不确定性，这给传统的负荷预测方法带来了巨大的挑战。传统负荷预测方法，如经典的时间序列分析法、回归分析法、指数平滑法等，虽然在一定程度上能够揭示负荷变化的基本规律，但对于处理高维、非线性、强噪声等实际电力负荷数据的复杂特性时，表现出明显的局限性，预测精度与鲁棒性难以满足现代智能电网的需求。
人工智能技术的飞速发展为负荷预测注入了新的活力。支持向量机（SVM）以其优越的泛化能力和较强的非线性映射能力，能够有效处理高维特征空间下的非线性问题，避免了神经网络常见的“过拟合”与“局部极值” ...
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