【摘 要】
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支持向量机方法在负荷预测领域已经得到广泛应用,但它在训练数据时仍存在许多弊端,如数据处理量太大、处理速度慢等,针对这些缺点,本文提出了一种基于布尔核函数的SVM(BKF-SV
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支持向量机方法在负荷预测领域已经得到广泛应用,但它在训练数据时仍存在许多弊端,如数据处理量太大、处理速度慢等,针对这些缺点,本文提出了一种基于布尔核函数的SVM(BKF-SVM)预测系方法,为了确定SVM中直接影响其推广能力的超参数,提出了固定步长迭代法,实现了对超参数的自动选取.实际算例表明.将该系统应用于短期负荷预测中,与RBF-SVM方法作了比较,得到了较高的预测精度,具有结构简单,泛化性能好,不易发生过拟合现象等优点.
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