基于SVR算法的短期负荷快速预测研究

来源 :继电器 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kusotang

【摘要】

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将支持向量回归(SVR)算法引入短期负荷预测,为提高预测速度,根据负荷预测的特点,提出了一种SVR的在线训练算法,该算法通过不断输入新的负荷数据来更新回归函数,以获得更快的

【作者】

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王李东李志宇文劲宇

【机构】

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华中科技大学电气与电子工程学院,柳州水利电力勘测设计研究院

【出处】

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继电器

【发表日期】

：

2005年9期

【关键词】

：

短期负荷预测支持向量机支持向量回归 short-term load forecastingsupport vector machinesupport vec

【基金项目】

：

中华电力教育基金

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将支持向量回归(SVR)算法引入短期负荷预测,为提高预测速度,根据负荷预测的特点,提出了一种SVR的在线训练算法,该算法通过不断输入新的负荷数据来更新回归函数,以获得更快的计算速度和较好的预测结果.和传统的SVR算法比较,它能在保证精度的同时大大减少支持向量的数目,具有更快的收敛性.仿真结果表明了算法的有效性.

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