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介绍了支持向量机（SVM）方法及其在电力系统短期负荷预测中的应用。SVM以统计学习理论为理论基础，采用结构最小化（SRM）原则，具有收敛速度快、全局最优等优点。选取RBF函数作为核函数，实际算例表明，预测精度优于时间序列及BP神经网络等方法。
基于RBF核函数的SVM方法在短期电力负荷预测中的应用
【摘 要】
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介绍了支持向量机（SVM）方法及其在电力系统短期负荷预测中的应用。SVM以统计学习理论为理论基础，采用结构最小化（SRM）原则，具有收敛速度快、全局最优等优点。选取RBF函数作为核函数
【机 构】
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上海市电力公司闵行供电分公司,上海交通大学电气工程系
【出 处】
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供用电
【发表日期】
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2006年1期
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