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基于灰色关联和麻雀搜索算法的电力负荷预测
被引量：
8
1
作者
张子阳
王珂珂
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期283-288,共6页
针对传统机器学习算法的泛化性能不足,模型参数与结构确定困难等缺点,采用基于灰色关联和麻雀搜索算法(SSA)的组合算法,优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数.应用投影原理改进传统灰色关联相似日选取算法,采用SSA对LSSVM进行寻优.以某地...
针对传统机器学习算法的泛化性能不足,模型参数与结构确定困难等缺点,采用基于灰色关联和麻雀搜索算法(SSA)的组合算法,优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数.应用投影原理改进传统灰色关联相似日选取算法,采用SSA对LSSVM进行寻优.以某地区的负荷数据为例,进行短期电力负荷预测.研究结果表明:采用麻雀搜索算法优化的LSSVM预测精度更高,稳定性更好.SSA优化的LSSVM相对误差平均值比LSSVM和粒子群优化算法(PSO)-LSSVM分别减少2.96%和0.95%,平均相对误差分别减少2.58%和1.46%,均方根相对误差分别减少2.71%和1.46%.
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关键词
短期电力负荷预测
最小二乘支持向量机
加权灰色关联投影算法
麻雀搜索算法
相似日
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职称材料
题名
基于灰色关联和麻雀搜索算法的电力负荷预测
被引量：
8
1
作者
张子阳
王珂珂
机构
辽宁工程技术大学电气与控制学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第3期283-288,共6页
文摘
针对传统机器学习算法的泛化性能不足,模型参数与结构确定困难等缺点,采用基于灰色关联和麻雀搜索算法(SSA)的组合算法,优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数.应用投影原理改进传统灰色关联相似日选取算法,采用SSA对LSSVM进行寻优.以某地区的负荷数据为例,进行短期电力负荷预测.研究结果表明:采用麻雀搜索算法优化的LSSVM预测精度更高,稳定性更好.SSA优化的LSSVM相对误差平均值比LSSVM和粒子群优化算法(PSO)-LSSVM分别减少2.96%和0.95%,平均相对误差分别减少2.58%和1.46%,均方根相对误差分别减少2.71%和1.46%.
关键词
短期电力负荷预测
最小二乘支持向量机
加权灰色关联投影算法
麻雀搜索算法
相似日
Keywords
short-term load forecasting
LSSVM
weighted grey relational projection
algorithm
parrow search algorithm
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分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于灰色关联和麻雀搜索算法的电力负荷预测
张子阳
王珂珂
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
8
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