论文部分内容阅读
支持向量机方法在负荷预测领域已经得到广泛应用，但它在训练数据时仍存在许多弊端，如数据处理量太大、处理速度慢等，针对这些缺点，本文提出了一种基于布尔核函数的SVM（BKF—SVM）预测系方法，为了确定SVM中直接影响其推广能力的超参数，提出了固定步长迭代法，实现了对超参数的自动选取。实际算例表明，将该系统应用于短期负荷预测中，与RBF—SVM方法作了比较，得到了较高的预测精度，具有结构简单，泛化性能好，不易发生过拟合现象等优点。