基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测模型

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摘要：支持向量机（SVM）是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。研究了支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机（LSSVM）,并将其应用于电力系统短期负荷时间序列预测。通过实例并与神经网络模型预测结果相比较表明,LSSVM模型的预测精度要明显高于神经网络模型,验证了LSS-VM模型可以很好地应用于短期负荷时间序列预测,并且具有较高的准确性与有效性,这为短期负荷预测提供了一个新的解决思路。http://www.cqvip.com//QK/97360A/201018/35314958.html

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关键词：支持向量机 负荷预测 最小二乘 预测模型 向量机 最小二乘支持向量机 神经网络 短期负荷预测 时间序列预测

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