计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
11期
220-223,227
,共5页
短期电力负荷%支持向量机%混沌理论%粒子群算法%鲶鱼效应
短期電力負荷%支持嚮量機%混沌理論%粒子群算法%鯰魚效應
단기전력부하%지지향량궤%혼돈이론%입자군산법%염어효응
为了准确、有效地预测短期负荷,提出了一种鲶鱼粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测模型(BFPSO-SVM).基于混沌理论对短期负荷时间序列进行相空间重构；将支持向量机参数的组合看作一个粒子位置串,通过粒子间互作找到最优支持向量机参数,并引入“鲶鱼效应”,克服基本粒子群算法的缺点；根据最优参数建立短期负荷预测模型,并对模型性能进行仿真测试.仿真结果表明,相对于其他预测模型,BFPSO-SVM不仅加快了支持向量机参数寻优速度,而且提高了短期负荷预测精度,更适用于短期负荷预测的需要.
為瞭準確、有效地預測短期負荷,提齣瞭一種鯰魚粒子群算法優化支持嚮量機的短期負荷預測模型(BFPSO-SVM).基于混沌理論對短期負荷時間序列進行相空間重構；將支持嚮量機參數的組閤看作一箇粒子位置串,通過粒子間互作找到最優支持嚮量機參數,併引入“鯰魚效應”,剋服基本粒子群算法的缺點；根據最優參數建立短期負荷預測模型,併對模型性能進行倣真測試.倣真結果錶明,相對于其他預測模型,BFPSO-SVM不僅加快瞭支持嚮量機參數尋優速度,而且提高瞭短期負荷預測精度,更適用于短期負荷預測的需要.
위료준학、유효지예측단기부하,제출료일충염어입자군산법우화지지향량궤적단기부하예측모형(BFPSO-SVM).기우혼돈이론대단기부하시간서렬진행상공간중구；장지지향량궤삼수적조합간작일개입자위치천,통과입자간호작조도최우지지향량궤삼수,병인입“염어효응”,극복기본입자군산법적결점；근거최우삼수건립단기부하예측모형,병대모형성능진행방진측시.방진결과표명,상대우기타예측모형,BFPSO-SVM불부가쾌료지지향량궤삼수심우속도,이차제고료단기부하예측정도,경괄용우단기부하예측적수요.
