| 基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测 |
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| 引用本文： | 刘英华.基于时间序列编码和相关向量机的负荷短期预测[J].内蒙古师范大学学报(自然科学版),2015(3):311-315. |
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| 作者姓名： | 刘英华 |
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| 作者单位： | 华中农业大学楚天学院 |
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| 摘 要： | 针对电力负荷短期预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列编码和相关向量机的电力负荷短期预测方法.通过收集电力负荷实际数据,研究了日最大负荷数据之间的关系、日最大负荷与节假日的关系以及当日与对应星期数的相关性,并建立了相应的电力负荷短期预测模型.该模型采用相似日选择方法,给工作日和节假日赋予不同的权重,从电力负荷时间序列中筛选出与预测日特征相似的数据,对模型进行训练.与BP神经网络和支持向量机相比,该预测方法有更高的预测精度和更好的泛化能力,而且学习速度更快.
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| 关 键 词： | 时间序列编码 相似日 电力负荷 短期预测 相关向量机 |
Short-Term Load Prediction Based on Relevance Vector Machine with Time Sequence Encoding |
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