文件名称:基于支持向量机的电力短期负荷预测研究
文件大小:748KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-05-06 11:53:05
短期负荷预测;支持向量机(SVM);粒子群优化
以城市电力负荷预测为应用背景,根据电力负荷的特点和支持向量机(SVM)方法在解决小样本学习问题中的优势,提出基于SVM的电力短期负荷预测模型,并使用粒子群优化算法优化其参数。基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明,前者稳定性好,运行速度快,准确率高。
文件名称:基于支持向量机的电力短期负荷预测研究
文件大小:748KB
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更新时间:2024-05-06 11:53:05
短期负荷预测;支持向量机(SVM);粒子群优化
以城市电力负荷预测为应用背景,根据电力负荷的特点和支持向量机(SVM)方法在解决小样本学习问题中的优势,提出基于SVM的电力短期负荷预测模型,并使用粒子群优化算法优化其参数。基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明,前者稳定性好,运行速度快,准确率高。