【摘 要】
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针对已有方法在选择最小二乘支持向量回归机（LS-SVM）模型参数上存在的不足,利用遗传算法（GA）全局寻优的优势,建立了经GA优化的LS-SVM回归预测模型,数据来源于美国新格兰地区2005～2
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州交通大学电子与信息工程学院
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针对已有方法在选择最小二乘支持向量回归机（LS-SVM）模型参数上存在的不足,利用遗传算法（GA）全局寻优的优势,建立了经GA优化的LS-SVM回归预测模型,数据来源于美国新格兰地区2005～2006年电力负荷数据,以2005-01-01至2005-12-31期间每日24点负荷数据作为训练,以历史负荷数据、温度、湿度以及计算前一天相同时刻、前一周相同时刻负荷等8个因素作为输入,建立经GA优化的LS-SVM负荷预测模型,并同时建立了BP神经网络、标准支持向量机、最小二乘支持向量机预测模型,对2006年1月第
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