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针对用电量数据非线性的特点提出一种基于粒子群优化的PSO—CV—SVR模型。该模型基于支持向量回归机原理，以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数。将该模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析，结果表明该模型优于BP-神经网络方法，提高了预测的精度。
基于粒子群优化SVR的用电量预测
【摘 要】
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针对用电量数据非线性的特点提出一种基于粒子群优化的PSO—CV—SVR模型。该模型基于支持向量回归机原理，以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数。将该模型应用于江苏省全
【机 构】
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合肥工业大学管理学院
【出 处】
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科技管理研究
【发表日期】
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2014年11期
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