基于多因素改进型PSOSVM算法的中长期负荷预测

发布时间：2017-09-04 15:43

  本文关键词：基于多因素改进型PSOSVM算法的中长期负荷预测

  更多相关文章： 中长期负荷预测 宏观影响因素 粒子群与循环寻优 改进型PSOSVM算法 支持向量机

【摘要】：中长期负荷预测作为电力规划与调度中的重要一环,其影响因素有着多样性和不确定性等特点.选取支持向量机作为中长期负荷预测的核心算法,筛选多种区域宏观经济因素,利用粒子群(PSO)寻优与循环寻优的改进型算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化及负荷预测.仿真结果显示,改进型PSOSVM算法有着较高的预测精度.
【作者单位】： 上海电力学院计算机科学与技术学院;
【关键词】： 中长期负荷预测 宏观影响因素 粒子群与循环寻优 改进型PSOSVM算法 支持向量机
【分类号】：TM715;TP18
【正文快照】： 中长期负荷预测主要研究方向有灰度预测[1]、回归分析[2]、组合预测[3]、神经网络算法[4-5]与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法[6-10]等,其中灰度预测与回归的研究对象主要是历史负荷数据,组合预测国内研究的较多,国外研究相对较少,而神经网络算法与支持向量机是目

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本文编号：792422