| 基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测 |
| Short-term Power Load Forecasting Based on Wavelet Support Vector Machine |
| 修订日期：2006-09-10 |
| 中文关键词:小波支持向量机 电力负荷 短期预测 |
| 英文关键词:wavelet support vector machine power load short term foresting |
| 基金项目: |
| 陈文会 崔万照 张怡 朱长纯 |
| [1]西北工业大学电子信息学院,陕西西安710072 [2]西安空间无线电技术研究所,陕西西安710000 [3]西安交通大学电子信息学院,陕西西安710049 |
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| 中文摘要: |
| 根据相空间延迟坐标重构理论，基于支持向量机强大的非线性映射能力和小波核函数的局部分析和特征提取能力，提出了一种基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测方法，并利用该方法对嵌入维数与预测性能的关系进行了探讨。仿真结果表明，该预测方法能精确地预测电力负荷，而且在电力负荷序列的最佳嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果，这一结论预示着小波支持向量机是一种预测电力系统短期负荷的有效方法。 |
| 英文摘要: |
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| 陈文会,崔万照,张怡,朱长纯.基于小波支持向量机的电力系统短期负荷预测[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2006,(4):52-55. |
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