首页 > 工程造价 >造价学术 >造价其他资料 > 改进粒子群算法和最小二乘支持向量机的电力负荷预测
改进粒子群算法和最小二乘支持向量机的电力负荷预测

改进粒子群算法和最小二乘支持向量机的电力负荷预测

原价 100 积分

促销价 50 评分 4.6 积分

*温馨提示:该数据为用户自主上传分享,如有侵权请 举报联系客服处理。
报错
  • 详情
  • 2021-08-07
  • 简介
  • pdf
  • 1.7MB
  • 页数 4P
  • 阅读 91
  • 下载 30
针对最小二乘支持向量机在电力负荷预测应用中的参数优化问题,将改进粒子群算法引入到最小二乘支持向量机参数中,建立一种新型的电力负荷预测模型(IPSO-LSSVM)。首先将最小二乘支持向量机参数编码为粒子初始位置向量;然后通过粒子个体之间的信息交流、协作找到最小二乘支持向量机的最优参数,并针对标准粒子群算法的不足进行相应改进;最后将其应用于电力负荷建模与预测,并通过仿真对比实验测试其性能。实验结果表明,IPSO-LSSVM可以获得较高准确度的电力负荷预测结果,大幅度减少了训练时间,满足电力负荷在线预测要求。

对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请

立即登录