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基于免疫进化支持向量机的年用电量预测 被引量:9
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作者 熊建秋 邹长武 李祚泳 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期6-10,共5页
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法.阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的有效随机全局优化技术-免疫进化算法(IEA)对SVM核函数的参数进行了优化.介绍了IEA-... 支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础之上发展起来的,针对小样本数据且具有优良推广性能的机器学习方法.阐述了SVM的基本原理及特性,并采用一种新的有效随机全局优化技术-免疫进化算法(IEA)对SVM核函数的参数进行了优化.介绍了IEA-SVM算法的设计思想和特点,成功地实现了此模型在年用电量预测中的应用,对四川省电网1978~1998年年用电量状况进行了实例研究,预测值与实际值相差较小,并与基于偏最小二乘回归(PLS)模型的预测成果进行了对比.理论分析和实例结果验证了基于IEA-SVM的年用电量预测方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 支持向量机 免疫进化算法 参数优化 年用电量预测
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基于H-P滤波预测技术的年用电量预测模型研究 被引量:9
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作者 曾鸣 陈春武 +2 位作者 刘洋 马明娟 钱霞 《水电能源科学》 北大核心 2012年第8期175-178,共4页
针对电力市场预测电力负荷受众多因素影响及各类预测模型模拟预测误差较大的问题,为提高负荷预测精度,基于H-P滤波预测法将等维信息法、指数回归模型及分布滞后回归模型引入年用电量预测中,通过双层预测降低预测误差,并结合实例比较。... 针对电力市场预测电力负荷受众多因素影响及各类预测模型模拟预测误差较大的问题,为提高负荷预测精度,基于H-P滤波预测法将等维信息法、指数回归模型及分布滞后回归模型引入年用电量预测中,通过双层预测降低预测误差,并结合实例比较。对比结果,滤波滞后回归模型的预测综合得分高于滤波指数回归模型。 展开更多
关键词 年用电量预测 H-P滤波预测 指数回归模型 分布滞后回归模型
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基于PSO优化的直接灰色模型在年用电量预测中的应用 被引量:2
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作者 王国栋 邱镇 +1 位作者 任燕峰 张小伟 《水电能源科学》 北大核心 2010年第10期148-150,共3页
将直接灰色预测模型引入城市电网年用电量预测中,避开了灰微分方程参数辨识时选取的背景值问题,以模型的还原值与实际值的平均相对误差最小化为优化目标,设计了求解该模型的粒子群优化算法,并与多种预测方法比较。结果表明,该方法合理... 将直接灰色预测模型引入城市电网年用电量预测中,避开了灰微分方程参数辨识时选取的背景值问题,以模型的还原值与实际值的平均相对误差最小化为优化目标,设计了求解该模型的粒子群优化算法,并与多种预测方法比较。结果表明,该方法合理、有效,预测精度较高。 展开更多
关键词 PSO 粒子群优化算法 灰色模型 年用电量预测 Based DEMAND Forecasting GREY Model 平均相对误差 灰色预测模型 灰微分方程 预测精度 优化目标 方法比较 城市电网 参数辨识 最小化 实际值 背景值 问题 设计
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