支持向量机在短期负荷预测中的应用概况
지지향량궤재단기부하예측중적응용개황
Application Profiles of Support Vector Machine in Short-term Load Forecasting
  • 万方数据
    电力系统及其自动化学报 전력계통급기자동화학보
    PROCEEDINGS OF THE CHINESE SOCIETY OF UNIVERSITIES
    2011年 4期 115-121 ,共7页

    王奔%冷北雪%张喜海%单翀皞%从振

    왕분%랭북설%장희해%단충호%종진

    支持向量机%人工神经网络%短期负荷预测%数据预处理%核函数%参数优化%混合预测方法 支持嚮量機%人工神經網絡%短期負荷預測%數據預處理%覈函數%參數優化%混閤預測方法
    지지향량궤%인공신경망락%단기부하예측%수거예처리%핵함수%삼수우화%혼합예측방법
    全面总结了支持向量机(SVM)在短期负荷预测中的应用概况,并从SVM的原理出发,对比人工神经网络方法,从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性.同时针对SVM在应用中存在的问题,包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的方法,做出分析,并归纳了现行的解决方法.从SVM算法用于负荷预测的机理及提高预测精度和速度的角度,对于一系列SVM的改进方法,全面地进行了归纳,并提出需进一步探讨的关键问题.最后对基于SVM的短期负荷预测所需注意的关键问题做出总结,并提出建议.
    전면총결료지지향량궤(SVM)재단기부하예측중적응용개황,병종SVM적원리출발,대비인공신경망락방법,종본질상천술료SVM방법재단기부하예측중응용적우월성.동시침대SVM재응용중존재적문제,포괄수거예처리、핵함수구조급선취화삼수우화적방법,주출분석,병귀납료현행적해결방법.종SVM산법용우부하예측적궤리급제고예측정도화속도적각도,대우일계렬SVM적개진방법,전면지진행료귀납,병제출수진일보탐토적관건문제.최후대기우SVM적단기부하예측소수주의적관건문제주출총결,병제출건의.
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