三峡大学学报（自然科学版）
三峽大學學報（自然科學版）
삼협대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA THREE GORGES UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2006年
1期
37-40
,共4页
支持向量机%回归估计%模糊%短期负荷预测
支持嚮量機%迴歸估計%模糊%短期負荷預測
지지향량궤%회귀고계%모호%단기부하예측
支持向量机(SVM)是一种新颖的机器学习方法,具有泛化能力强、全局最优和计算速度快等突出优点.模糊数学在不确定性、不精确性及噪声引起的问题上,有其特有的计算分析操作,能有效地分析和处理模糊信息.研究了一种模糊回归支持向量机模型,该模型将两者有机结合,发挥了各自的优点.将其应用到电力系统短期负荷预测,仿真结果表明,所提方法不仅具有与支持向量机方法相同的预测精度,且提供了更多的有用信息.
支持嚮量機(SVM)是一種新穎的機器學習方法,具有汎化能力彊、全跼最優和計算速度快等突齣優點.模糊數學在不確定性、不精確性及譟聲引起的問題上,有其特有的計算分析操作,能有效地分析和處理模糊信息.研究瞭一種模糊迴歸支持嚮量機模型,該模型將兩者有機結閤,髮揮瞭各自的優點.將其應用到電力繫統短期負荷預測,倣真結果錶明,所提方法不僅具有與支持嚮量機方法相同的預測精度,且提供瞭更多的有用信息.
지지향량궤(SVM)시일충신영적궤기학습방법,구유범화능력강、전국최우화계산속도쾌등돌출우점.모호수학재불학정성、불정학성급조성인기적문제상,유기특유적계산분석조작,능유효지분석화처리모호신식.연구료일충모호회귀지지향량궤모형,해모형장량자유궤결합,발휘료각자적우점.장기응용도전력계통단기부하예측,방진결과표명,소제방법불부구유여지지향량궤방법상동적예측정도,차제공료경다적유용신식.
