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姜妍

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：东北电力大学电气工程学院更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇子群
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇负荷预测
  • 1篇相似日

机构

  • 1篇东北电力大学
  • 1篇黑龙江省电力...
  • 1篇云峰发电厂

作者

  • 1篇兰森
  • 1篇姜妍

传媒

  • 1篇黑龙江电力

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测被引量：1
2012年
针对当今人工智能短期负荷预测方法存在的缺陷,提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测方法,即建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归模型。在选取该模型训练样本时,为了提高预测精度,采用灰色关联投影法来选取相似日。同时,针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提出自适应变异粒子群优化算法来选择最小二乘向量机的参数,从而提高了负荷预测精度,避免了对模型参数的盲目选择。仿真结果分析表明,该方法有效、可行。
姜妍兰森孙艳学
关键词：短期负荷预测支持向量机相似日粒子群优化
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共1页<1>
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