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以城市电力负荷预测为应用背景，根据电力负荷的特点和支持向量机（SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势，提出基于SVM的电力短期负荷预测模型，并使用粒子群优化算法优化其参数。基于SVM的电力短期负荷预测模型的运行结果与BP神经网络模型对比表明，前者稳定性好，运行速度快，准确率高。
基于支持向量机的电力短期负荷预测研究
【摘 要】
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以城市电力负荷预测为应用背景，根据电力负荷的特点和支持向量机（SVM）方法在解决小样本学习问题中的优势，提出基于SVM的电力短期负荷预测模型，并使用粒子群优化算法优化其参数。基
【机 构】
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荆楚理工学院电子信息工程学院
【出 处】
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电子设计工程
【发表日期】
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2009年12期
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