[发明专利]基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机用电预测方法

摘要

本发明提供一种基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机用电预测方法，该方法是从某企业采集历史用电数据，并采用高斯滤波器进行去噪音处理；然后采用经验模态分解方法把过滤噪音后的数据分解成多个基本模式分量和余量，并对其进行归一化；其次，采用最小二乘支持向量机对归一化后的分量、余量进行预测，同时采用交叉概率和变异概率自适应的遗传算法对最小二乘支持向量机的两个参数进行寻优，找到最佳参数组合；最后采用最小二乘支持向量机模型得到预测结果。本发明对企业用电量有较高的预测精度，是一种高效的用电量预测方法。