基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

张红; 张建红; 康岩松

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基于GA的改进SVM算法对RBF优化算法在短期负荷预测中的应用

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高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性.

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来源
《长春工程学院学报（自然科学版）》|2011年第2期|21-25|共5页
作者
张红; 张建红; 康岩松;
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作者单位

长春工程学院电气与信息学院,长春130012;

长春工程学院电气与信息学院,长春130012;

吉电股份有限公司四平热电公司,四平255400;

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正文语种 chi
中图分类电力系统的运行;
关键词
RBF神经网络; 短期负荷预测; 支持向量机; 遗传算法;

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