基于改进模糊聚类法和CPSO-LSSVM的母线负荷预测

来源 :宁夏电力 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liouyun

【摘要】

：

针对大型冶金企业专用母线负荷种类多、分布不均、规律性弱等特点，利用自组织特征映射神经网络（self-organizingfeaturemap,SOM）对模糊聚类法进行改进，以选择待预测日的相似日，通

【作者】

：

杨波

【机构】

：

四川明星电力股份有限公司

【出处】

：

宁夏电力

【发表日期】

：

2017年5期

【关键词】

：

SOM 模糊聚类法 db4小波 CPSO-LSSVM 母线负荷预测 SOM fuzzy clustering method db4 wavelet CPSO-L

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针对大型冶金企业专用母线负荷种类多、分布不均、规律性弱等特点，利用自组织特征映射神经网络（self-organizingfeaturemap,SOM）对模糊聚类法进行改进，以选择待预测日的相似日，通过db4小波对相似日负荷数据进行分解、去噪和重构处理后作为后期预测模型的训练样本；采用混沌粒子群算法(chaosparticleswarmoptimization,CPSO)对最小二乘支持向量机(leastsquaresupportvectormachine,LSSVM)算法的惩罚参数和核函数覆盖宽度进行优化，

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