【摘 要】
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随着港口产业经济的迅速发展,港口的电力负荷短期预测显得愈发重要。由于风速条件对于港口装卸作业的影响十分显著,因此对于计及风速的港口负荷预测的研究具有深远意义。通过
【基金项目】
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国家自然科学基金（51607068）,北京市自然科学基金（3164051）
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随着港口产业经济的迅速发展,港口的电力负荷短期预测显得愈发重要。由于风速条件对于港口装卸作业的影响十分显著,因此对于计及风速的港口负荷预测的研究具有深远意义。通过结合实际负荷数据与风速数据,分析港口负荷与风速大小的相关关系,提出了基于灰色关联分析的＂风力条件相似度＂概念,并以此作为相似日选择的标准,将历史负荷数据和风速数据输入支持向量机预测模型进行训练和预测。以上海市洋山港为例,验证了所提出的预测方法和模型的可行性和合理性,并通过与传统的BP神经网络预测模型相比较,证明该方法和模型具有更加良好的稳定性和预
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