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基于支持向量回归在时间序列中具有很强的非线性学习能力,且易于应用的特点,建立了一种高精度的实时电力负荷预测模型——支持向量机模型,同时为提高支持向量回归算法的适用性,采用了相空间重构和数据预处理技术.通过新南威尔士电力系统负荷的真实运行数据验证了该模型的精度和适用性.
支持向量回归在实时电力负荷预测中的应用（英文）
【摘 要】
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基于支持向量回归在时间序列中具有很强的非线性学习能力,且易于应用的特点,建立了一种高精度的实时电力负荷预测模型——支持向量机模型,同时为提高支持向量回归算法的适用
【机 构】
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南昌工程学院理学系,华东交通大学基础科学学院,保山学院数学系
【出 处】
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南昌工程学院学报
【发表日期】
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2011年4期
【基金项目】
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云南省教育厅科研项目（09Y0461）, 保山学院研究基金项目（09B017K）
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