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为提高预测精度和克服支持向量机（SVM）凭经验选择参数的不足，针对小波擅长信号细微特征提取和云遗传算法（CGA）良好的全局寻优能力，构建了以复Morlet小波为核函数、以CGA为参数优化算法的SVM——基于CGA的复Morlet小波SVM（CGA—CMW—SVM）．针对短期负荷预测，为降低系统复杂性，克服负荷数据信息不完备、不精确的问题，仅仅利用了负荷的历史数据而不考虑气象和节假日等因素，在分析负荷时间序列混沌特性的基础上，对负荷数据进行相空间重构，并以相空间矢量作为CGA—CMW-SVM的输入，提出了短