对基于贝叶斯证据框架下WLS-SVM中期负荷预测的研究

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本文提出了一种基于贝叶斯证据框架下加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS-SVM)的短期负荷预测模型和算法。在对历史负荷数据进行完预处理基础上,分析影响负荷变化的重要因素,然后选择最佳的输入数据作为LS-SVM训练模型的输入向量。通过贝叶斯证据三层推断寻找到模型的最佳参数:第一层推断确定LS-SVM的权向量w和偏置值b,第二层推断确定模型的超参数y,第三层推断确定核函数的超参数σ。为了提高模型的鲁棒性,赋予了每个样本误差不
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