基于向量机回归模型的短期电网负荷预测
기우향량궤회귀모형적단기전망부하예측
The Short-term Power Network Load Forecasting Based on the Vector Machine Regression Model
  • 万方数据
    科技传播 과기전파
    PUBLIC COMMUNICATION OF SCIENCE & TECHNOLOGY
    2010年 18期 199-200 ,共2页

    魏凯葵%金华%杜发兴

    위개규%금화%두발흥

    短期电网负荷预测%支持向量机%回归模型 短期電網負荷預測%支持嚮量機%迴歸模型
    단기전망부하예측%지지향량궤%회귀모형
    本文介绍了支持向量机(SVM)方法及其在电力系统负荷预测中的应用,通过对电网短期负荷数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机回归(SVM)理论的短期电网负荷预测数学模型.实际算例表明,预测精度优于时间序列及BP神经网络等方法.
    본문개소료지지향량궤(SVM)방법급기재전력계통부하예측중적응용,통과대전망단기부하수거특정적분석,재통계학습이론화결구풍험최소화준칙적기출상,건립료기우지지향량궤회귀(SVM)이론적단기전망부하예측수학모형.실제산례표명,예측정도우우시간서렬급BP신경망락등방법.
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