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基于RBF核函数的SVM方法在短期电力负荷预测中的应用被引量：10

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摘要介绍了支持向量机(SVM)方法及其在电力系统短期负荷预测中的应用。SVM以统计学习理论为理论基础,采用结构最小化(SRM)原则,具有收敛速度快、全局最优等优点。选取RBF函数作为核函数,实际算例表明,预测精度优于时间序列及BP神经网络等方法。

作者潘锋程浩忠

机构地区上海市电力公司闵行供电分公司上海交通大学电气工程系

出处《供用电》 2006年第1期16-18,共3页 Distribution & Utilization

关键词支持向量机电力系统短期负荷预测结构风险最小化原则核函数

分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]

作者简介潘锋硕士，从事电力系统规划、电力系统负荷预测工作程浩忠博士，教授，博士生导师，研究方向为电网优化、电压稳定、负荷预测、电力系统谐波等

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