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哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(2006RFXXG010)
作品数:
3
被引量:6
H指数:1
相关作者:
张永明
齐维贵
邓盛川
陈烈
李沛岩
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相关机构:
哈尔滨工业大学
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发文基金:
哈尔滨市科技创新人才研究专项资金
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相关领域:
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2010
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基于支持向量区间回归的供热负荷概率预报
被引量:5
2010年
提出了一种基于支持向量区间回归(SVIR)的概率预报方法,克服了点预报法无法确定预报结果波动范围的缺点。该方法利用支持向量回归确定SVIR模型的初始参数,再利用两个径向基网络分别辨识SVIR的上限和下限,可以同时给出置信区间和点预报。最后,以某热力站实际供热负荷数据与BP神经网络点预报方法进行比较,验证了该方法的有效性和实用性。
张永明
陈烈
齐维贵
关键词:
供热节能
负荷预报
支持向量回归
局域支持向量回归与误差区间估计的概率预报方法及其应用研究
被引量:1
2010年
针对工程应用对预报技术要求的不断提高以及现有预报方法存在的问题,本文提出了一种局域支持向量回归(Local Support Vector Regression,LSVR)和误差区间估计相结合的概率预报方法,该方法利用局域支持向量回归降低噪声对点预报的干扰,提高预报的可靠性和准确性,利用非参数核估计获取误差区间,避免误差概率分布特性假设,再将点预报和误差区间结合获得预报置信区间,并进一步给出了联合预报置信区间.最后,给出了电网负荷预报和供热负荷预报算例,验证了所提出方法的有效性和实用性.
张永明
邓盛川
齐维贵
关键词:
负荷预报
基于MIMO-SVR的供热负荷日预报方法
2010年
针对城市集中供热系统中提前24小时的日负荷预报方法具有较大误差问题,提出了一种基于多输入多输出支持向量回归(MIMO-SVR)的供热负荷日预报方法.该方法利用MIMO-SVR的多输出特性通过一步预报直接获得24小时的日负荷预报.通过对某热力站实际供热负荷数据进行仿真研究,结果表明,MIMO-SVR日预报的平均相对误差为2.47%,较多输入单输出支持向量回归(MISO-SVR)预报精度高,能够满足供热工程的应用需要.
张永明
邓盛川
李沛岩
齐维贵
关键词:
集中供热
热力站
负荷预报
支持向量回归
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