【摘 要】
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经实例预测分析发现,利用累积式自回归动平均法（autoregressive integrated moving average,ARIMA）进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性,针对此现象及其原
【机 构】
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东北电力大学,东北电网有限公司长春超高压局
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经实例预测分析发现,利用累积式自回归动平均法（autoregressive integrated moving average,ARIMA）进行电力短期负荷预测时所得误差序列有较明显的周期规律性,针对此现象及其原因,为提高预测精度,提出采用最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LS-SVM）对ARIMA预测误差进行修正的ARIMA-LS-SVM组合模型;利用该改进模型对哈尔滨电网负荷进行实例预测,结果表明：该方法能够提高短期负荷的预测精度,并且具有较
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