[发明专利]基于遗传算法和支持向量机的电力负荷预测算法在审
| 申请号： | 201910704114.7 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110598900A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 张林 | 申请（专利权）人： | 成都三六八建设工程有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/12;G06N20/10;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 51269 成都乐易联创专利代理有限公司 | 代理人： | 余哲玮 |
| 地址： | 610000 四川省成都市青*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法和支持向量机的电力负荷预测算法，包括如下步骤(1)采集电力负荷数据并进行遗传编码形成初始化种群，并将初始化种群依次进行计算个体适应度、选择算子、交叉算子和变异算子；(2)设置融合层的最大遗传代数i为100，并将个体适应度、选择算子、交叉算子和变异算子分别计算后的种群均输入至融合层；(3)将融合层满足迭代要求的种群输入支持向量机，经过支持向量机的训练和学习实现对电力负荷的预测。本发明通过遗传算对采集的初始数据进行处理，可实现数据的最优解，再输入至支持向量机，使得输入支持向量机数据更正则化，提高了支持向量机中权值的精度、训练效率、网络性能和网络的逼近能力。 | ||
| 搜索关键词： | 支持向量机 种群 融合层 个体适应度 变异算子 交叉算子 输入支持 初始化 向量机 算子 电力负荷数据 电力负荷预测 采集 初始数据 电力负荷 数据更正 网络性能 训练效率 遗传编码 遗传代数 遗传算法 最优解 迭代 算法 逼近 遗传 预测 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.基于遗传算法和支持向量机的电力负荷预测算法，其特征在于包括如下步骤：/n(1)采集电力负荷数据并进行遗传编码形成初始化种群，并将初始化种群依次进行计算个体适应度、选择算子、交叉算子和变异算子；/n(2)设置融合层的最大遗传代数i为100，并将个体适应度、选择算子、交叉算子和变异算子分别计算后的种群均输入至融合层；/n(3)将融合层满足迭代要求的种群输入支持向量机，经过支持向量机的训练和学习实现对电力负荷的预测。/n
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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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