【摘 要】
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为进行电力负荷的短期预测,本文建立一种以支持向量机为核心算法的短期数据预测模型,同时通过小波分解算法对研究数据进行处理,从而进一步提高模型的预测精度.同时,针对以往预测模型预测适应性较低的问题,本文提出了建立模型的可调节参数,通过改变可调节参数使得模型可以完成更多供电区域的预测,具有良好的适应性.实验结果显示,本模型在对电力负荷进行短期预测的过程中,表现出了良好的精确度和适应性.
【机 构】
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贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司,贵州贵阳 550000
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为进行电力负荷的短期预测,本文建立一种以支持向量机为核心算法的短期数据预测模型,同时通过小波分解算法对研究数据进行处理,从而进一步提高模型的预测精度.同时,针对以往预测模型预测适应性较低的问题,本文提出了建立模型的可调节参数,通过改变可调节参数使得模型可以完成更多供电区域的预测,具有良好的适应性.实验结果显示,本模型在对电力负荷进行短期预测的过程中,表现出了良好的精确度和适应性.
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