| 引用本文: | 张雪君,陈刚,周杰,马爱军,张忠静.基于粒子群优化鲁棒支持向量回归机的中长期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2009,37(21):77-81.[点击复制] |
| .[J].Power System Protection and Control,2009,37(21):77-81[点击复制] |
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| 摘要: |
| 支持向量机（SVM）已经成功地应用于解决非线性回归和时间序列问题，并且已经开始用于中长期负荷预测。提出了一种基于鲁棒支持向量回归机RSVR（Robust Support Vector Regression）的中长期负荷预测的新方法。给出利用粒子群优化算法对鲁棒支持向量机系数优化选择的方法。建立基于此原理的中长期负荷预测模型，算例分析比较验证本文方法具有预测精度高、计算量小等特点和优势。 |
| 关键词: 中长期负荷预测 鲁棒性 支持向量机 回归估计 粒子群优化算法 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2009.21.017 |
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