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基于改进支持向量回归机的电力预测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.33 MB | 2021-06-16

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　　电力预测是一项重要的工程应用。为了解决多层次粒度支持向量回归机（ Dynamical Granular Support Vector Regression machine， DGSVRM）预测电力负低荷精度的问题，提出一种基于萤火虫群优化（ Glowworm Swarm Optimization，GSO）算法与模式搜索算法（ Pattern Search，PS的混合算法来优化 DGSVRM预测模型的关键参数。仿真实验表明，通过优化参数之后预测模型的预测精度得到很大提高。

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