基于最小二乘支持向量机的短期负荷预测

摘要：

支持向量机是一种基于统计学理论的新颖的机器学习方法,该方法被广泛用于解决分类和回归问题.文章将最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法应用于电力系统短期负荷预测中,并将其预测结果和BP神经网络的预测结果进行比较分析.仿真实验表明,该方法在短期负荷预测中具有很好的预测速度和精度.

关键词：最小二乘支持向量机、回归、电力系统、短期负荷预测

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2010-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-27,30