科技展望2017，Vol.27Issue(23) ：117.

基于SVM短期电力负荷预测模型研究

朱雪雄
科技展望2017，Vol.27Issue(23) ：117.
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基于SVM短期电力负荷预测模型研究

朱雪雄1
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作者信息

  • 1. 湖南水利水电职业技术学院电力系,湖南 长沙 410131
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摘要

支持向量机SVM作为机器学习方法之一,有数据分类以及数据回归两种用途,支持向量机的回归能应用于预测领域.本文应用SVM方法来建立电力负荷预测模型,首先以历史负荷、天气、日期类型作输入数据,然后对数据进行归一化处理,再利用SVM构建预测模型,SVM在负荷预测方面具有较高的可信度与精准度.

关键词

负荷预测/SVM/机器学习/回归

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出版年

2017
科技展望
宁夏科技信息研究所

科技展望

ISSN：1672-8289
参考文献量1
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