基于粒子群优化SVR的用电量预测

摘要：

针对用电量数据非线性的特点提出一种基于粒子群优化的PSO-CV-SVR模型.该模型基于支持向量回归机原理,以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数.将该模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,结果表明该模型优于BP-神经网络方法,提高了预测的精度.

关键词：预测、支持向量回归机、粒子群算法、交叉验证

所属期刊栏目：34

分类号：N32(统计方法、计算方法)

在线出版日期：2014-08-21（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：188-191