基于支持向量回归的电力价格预测

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随着全球电力系统市场化的加剧,国内电力市场改革的有序进行,电价作为市场的核心,对其进行较为精确的预测已经成为市场参与者们不得不面对的课题。本文从美国电力市场价格数据出发,应用支持向量回归算法进行建模和预测,并分别使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对值百分比误差(MAPE)来计算预测精度。通过对不同参数得出的预测模型进行精度对比,我们可以看到支持向量回归模型的预测性能整体比较理想,并且可以为实际的电力价格预测提供有意义的参考。
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