| 基于支持向量机的短期负荷预测 |
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| 引用本文： | 高荣 刘晓华. 基于支持向量机的短期负荷预测[J]. 烟台师范学院学报(自然科学版), 2005, 21(4): 262-265 |
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| 作者姓名： | 高荣 刘晓华 |
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| 作者单位： | 烟台师范学院数学与信息学院,山东烟台264025 |
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| 基金项目： | 山东省自然科学基金项目（L2003G01）;山东省教育厅科技攻关项目（03C03） |
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| 摘 要： | 讨论了现有的支持向量机回归参数选取方法．针对负荷预测建模，采用交叉验证的方法对参数进行选取，得到的最优参数对未来的峰荷进行预测，仿真结果表明了该方法的有效性．
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| 关 键 词： | 支持向量机 负荷预测 核函数 |
| 文章编号： | 1004-4930（2005）04-0262-04 |
| 收稿时间： | 2005-01-05 |
Short-term Load Forecasting Based on Support Vector Machine |
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| GAO Rong, LIU Xiao-hua. Short-term Load Forecasting Based on Support Vector Machine[J]. Yantai Teachers University journal(Natural Science Edition), 2005, 21(4): 262-265 |
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| Authors: | GAO Rong LIU Xiao-hua |
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| Affiliation: | Shool of Mathematics and Information,Yantai Normal University, Yantai 264025, China |
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| Abstract: | Methods of selecting parameters in support vector regression are discussed. Cross-validation method is used to select parameters during the modeling of load forecasting. The obtained optimal parameters are used to forecast peak load. Simulation results show the method is efficient. |
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| Keywords: | support vector machine load forecasting kernel function |
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