[发明专利]一种支持向量机短期负荷预测方法有效

专利信息
申请号: 201210153832.8 申请日: 2012-05-17
公开(公告)号: CN102682219A 公开(公告)日: 2012-09-19
发明(设计)人: 高荣;刘晓华 申请(专利权)人: 鲁东大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 杨立
地址: 264025 *** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明涉及一种支持向量机短期负荷预测方法,具体包括如下步骤:步骤1:选取预测日之前的负荷数据及天气数据,采用基于K均值PSO聚类算法建立支持向量机模型;步骤2:输入新样本进行预测。本发明一方面因为历史数据样本分类后的样本特征更加明显,从而对特定的模式,利用较少的样本学习到负荷的变化规律,增强了支持向量机的泛化能力。另一方面算法采用PSO-K均值聚类方法对历史样本进行聚类,有较好的全局收敛性;最后,对每个类分别建立支持向量机模型,提高了支持向量机的计算效率;该方法在大规模数据分析时,可在保持预测精度的前提下,提高预测效率。可实现对负荷数据的高精度、实时、快速预测。
搜索关键词: 一种 支持 向量 短期 负荷 预测 方法
【主权项】:
一种支持向量机短期负荷预测方法,具体包括如下步骤:步骤1:选取预测日之前的负荷数据及天气数据,采用基于K均值PSO聚类算法建立支持向量机模型;步骤2:输入新样本进行预测。
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