短期负荷预测的支持向量机参数选择方法

摘要：

支持向量机SVM(support vector machine)方法的合理参数选择对提高回归结果的准确性有重要作用.该文采用基于支持向量机短期负荷预测的参数选择方法,用遗传算法对参数种群进行编码、交叉、复制和变异,求得最优参数和最优核函数.将该算法应用于电力系统短期负荷预测中,应用了筛选和不筛选特征值两种方案对历史数据进行了预测.算例证明,无论是应用筛选特征值方案还是不筛选特征值方案,参数选择对预测精度提高都具有重要作用.

关键词：支持向量机、参数选择、核函数选择、负荷预测、遗传算法

所属期刊栏目：24

分类号：TM61(发电、发电厂)

在线出版日期：2013-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：148-151