[发明专利]一种基于DFS和SVM特征选择的短期负荷预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810867897.6 | 申请日： | 2018-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN109344990A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 田世明;卜凡鹏;苏运;郭乃网;田英杰;韩凝晖;张琪祁;瞿海妮;柳劲松 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国网上海市电力公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于DFS和SVM特征选择的短期负荷预测方法及系统，所述方法包括：根据影响短期负荷预测的特征的F‑score值获取特征子集，根据特征子集所对应的SVM分类模型的分类正确率确定最优特征子集，利用所述最优特征子集中特征所对应的历史数据训练短期负荷预测模型，并利用该短期负荷预测模型预测预测日负荷值；本发明实现了输入数据的有效降维，综合考虑全局搜索能力以及局部搜索能力，实现了对神经网络权值和阈值的优化，避免陷入局部最优，提高了负荷预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 短期负荷预测 特征选择 特征子集 局部搜索能力 历史数据训练 全局搜索能力 最优特征子集 负荷预测 模型预测 神经网络 综合考虑 权值和 日负荷 正确率 降维 分类 预测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于DFS和SVM特征选择的短期负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据影响短期负荷预测的特征的F‑score值获取特征子集；根据特征子集所对应的SVM分类模型的分类正确率确定最优特征子集；利用所述最优特征子集中特征所对应的历史数据训练短期负荷预测模型，并利用该短期负荷预测模型预测预测日负荷值。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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