计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
9期
140-145
,共6页
预测%支持向量回归机%加权马尔可夫链%网络搜索%交叉验证
預測%支持嚮量迴歸機%加權馬爾可伕鏈%網絡搜索%交扠驗證
예측%지지향량회귀궤%가권마이가부련%망락수색%교차험증
Prediction%Support vector regression (SVR)%Weighted markov chain%Grid search%Cross validation
研究电力系统中用电量的准确预测问题.由于影响用电量的因素众多,并且用电量数据与相关因素之间呈现高度的非线性关系,传统的预测方法很难捕捉用电量的变化趋势,预测精度较低.为了提高预测的精度,提出了一种马尔可夫链优化的SVR模型.上述模型根据支持向量回归机原理,以网络搜索交叉验证的思想优化模型参数,通过加权马尔可夫链原理优化预测结果,将原来的数值预测转化为概率区间上的预测.同时,在利用加权马尔可夫链的预测信息之后,也提高了预测的精度.最后,将改进模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,实验结果表明优化的支持向量模型优于其它对比模型,有较高的泛化能力和预测精度.
研究電力繫統中用電量的準確預測問題.由于影響用電量的因素衆多,併且用電量數據與相關因素之間呈現高度的非線性關繫,傳統的預測方法很難捕捉用電量的變化趨勢,預測精度較低.為瞭提高預測的精度,提齣瞭一種馬爾可伕鏈優化的SVR模型.上述模型根據支持嚮量迴歸機原理,以網絡搜索交扠驗證的思想優化模型參數,通過加權馬爾可伕鏈原理優化預測結果,將原來的數值預測轉化為概率區間上的預測.同時,在利用加權馬爾可伕鏈的預測信息之後,也提高瞭預測的精度.最後,將改進模型應用于江囌省全社會用電量的預測分析,實驗結果錶明優化的支持嚮量模型優于其它對比模型,有較高的汎化能力和預測精度.
연구전력계통중용전량적준학예측문제.유우영향용전량적인소음다,병차용전량수거여상관인소지간정현고도적비선성관계,전통적예측방법흔난포착용전량적변화추세,예측정도교저.위료제고예측적정도,제출료일충마이가부련우화적SVR모형.상술모형근거지지향량회귀궤원리,이망락수색교차험증적사상우화모형삼수,통과가권마이가부련원리우화예측결과,장원래적수치예측전화위개솔구간상적예측.동시,재이용가권마이가부련적예측신식지후,야제고료예측적정도.최후,장개진모형응용우강소성전사회용전량적예측분석,실험결과표명우화적지지향량모형우우기타대비모형,유교고적범화능력화예측정도.
