【摘 要】
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为提高电网短期负荷预测的精度,提出一种有效的优化支持向量机参数的算法;该算法首先将初始粒子群适应度排序,然后根据适应度的大小将初始粒子群划分为两组,并同时运用不同的
【基金项目】
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国家基金项目（51567019）, 江西省教育厅项目（JJ150757）
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为提高电网短期负荷预测的精度,提出一种有效的优化支持向量机参数的算法;该算法首先将初始粒子群适应度排序,然后根据适应度的大小将初始粒子群划分为两组,并同时运用不同的权重进行全局搜索和局部搜索;前期,全局搜索的粒子群数量远多于局部搜索,且使用全局搜索能力强的较大的惯性权重;局部搜索的粒子群使用较小的惯性权重;随着迭代次数的增加,全局搜索的粒子群数量不断减少,局部搜索不断增多,两组粒子数量动态变化;并且引入平均粒距和适应度方差解决粒子群容易陷入局部最优这一问题,最后用改进的动态双组粒子群算法优化最小二乘支持向
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