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支持向量机是一种基于统计学理论的新颖的机器学习方法,该方法被广泛用于解决分类和回归问题.文章将最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法应用于电力系统短期负荷预测中,并将其预测结果和BP神经网络的预测结果进行比较分析.仿真实验表明,该方法在短期负荷预测中具有很好的预测速度和精度.
基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测
【摘 要】
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支持向量机是一种基于统计学理论的新颖的机器学习方法,该方法被广泛用于解决分类和回归问题.文章将最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法应用于电力系统短期负荷预测中,并将其预
【机 构】
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广西电力工业勘察设计研究院,广西,南宁,530023
【出 处】
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企业科技与发展
【发表日期】
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2010年10期
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