【摘 要】
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短期电力负荷预测中，针对维数比较高、各影响因素差异大、随机误差差异性大等问题，提出一种基于加权相似度和加权支持向量机的模型。首先，通过主成分分析得到负荷数据的综合因子
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短期电力负荷预测中，针对维数比较高、各影响因素差异大、随机误差差异性大等问题，提出一种基于加权相似度和加权支持向量机的模型。首先，通过主成分分析得到负荷数据的综合因子，利用灰色关联分析分析综合因子与各影响因素的关系，计算各个影响因素的权重；其次依据权重采用加权相似度公式获得相似日，即样本数据；最后，针对相似日，采用加权支持向量回归机进行建模，实现对短期电力负荷进行预测。实验结果表明了该方法的有效性。
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