基于人群搜索算法优化参数的支持向量机短期电力负荷预测

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摘要：支持向量机是一种新型机器学习算法,它基于结构风险最小化准则取得较小的实际风险,有效提高了泛化能力,具有理论严密、适应性强、全局优化等特点,在模式识别和回归问题等方面应用广泛。以某地区历史负荷数据为输入,通过人群搜索算法对支持向量的各项参数进行寻优计算,得到最优的参数取值,然后把最优参数代入到SVM预测模型中,得到人群搜索算法的支持向量机（SOA-SVM）模型,利用此模型对某地区未来24小时的负荷进行短期预测。通过算例验证,利用SOA-SVM预测的精度要比BP神经网络和PSO-SVM的精度要高,所以说明用此方法进行短期负荷预测是有效和可行的。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92179X/201608/668750377.html

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关键词：支持向量机 负荷预测 向量机 机器学习算法 BP神经网络 人群搜索算法 支持向量机 短期负荷预测 参数优化