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1.
基于粒子群优化的LS-SVM短期风电功率预测研究
王静
林森
孙仙
张羽
唐静
《重庆工商大学学报(自然科学版)》
2014,31(11):40-44
风电的波动性、间歇性和随机性导致风电功率预测时间较长、误差较大;为提高预测精度,缩短预测时间,采用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法进行参数寻优,进而建立优化预测模型进行仿真;结果表明:优化的模型比RBF和LS-SVM具有更高的预测精度.
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