【摘 要】
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针对现有短期电力负荷预测局部优化模型预测准确度不高的问题，提出了一种全过程优化的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模型用于短期电力负荷预测。该模型采用全过程优
【机 构】
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上海理工大学光电与计算机工程学院教育部及上海市现代光学系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41075019)
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针对现有短期电力负荷预测局部优化模型预测准确度不高的问题，提出了一种全过程优化的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模型用于短期电力负荷预测。该模型采用全过程优的建模思想从3个方面对支持向量机进行优化，首先采用模糊 C 均值聚类算法对输入特征集进行处理；然后采用了组合核函数作为支持向量机的核函数；最后由于烟花算法具有爆发性、隐并行性、多样性和瞬时性等优点，将其用于 SVM 的核函数参数与惩罚系数 C 的优化选取中。预测结果表明没有经过优化的支持向量机平均绝对百分误差（Mea
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