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针对传统预测模型精度不高的问题,提出基于小波核支持向量机的复合预测模型。采用小波分析提取燃气负荷相关的特征值,通过粒子群优化算法确定小波核支持向量机的参数,利用支持向量机（SVM）解决非线性回归和时间序列问题。实验结果证明,该预测模型的预测精度比BP神经网络和传统高斯核SVM高。
基于粒子群优化的Wv-SVM燃气负荷预测
【摘 要】
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针对传统预测模型精度不高的问题,提出基于小波核支持向量机的复合预测模型。采用小波分析提取燃气负荷相关的特征值,通过粒子群优化算法确定小波核支持向量机的参数,利用支
【机 构】
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上海师范大学信息与机电工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年5期
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