本文選題：鋼鐵負(fù)荷預(yù)測(cè) + 最小二乘支持向量機(jī)��； 參考：《華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：鋼鐵企業(yè)電力負(fù)荷作為電力負(fù)荷的重要組成部分,鋼鐵電力負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于提高電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度具有重要意義。為了實(shí)現(xiàn)鋼鐵電力負(fù)荷的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè),本文選取了經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)因素作為自變量,引入帶有慣性權(quán)重的粒子群算法(WPSO)對(duì)傳統(tǒng)的最小二乘支持向量機(jī)智能預(yù)測(cè)模型(LSSVM)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并利用某地區(qū)鋼鐵電力負(fù)荷樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,擬合結(jié)果顯示,經(jīng)過(guò)粒子群算法優(yōu)化后的最小二乘智能向量機(jī)算法預(yù)測(cè)精度更高,收斂速度更快,具有良好的推廣性和適應(yīng)性。
[Abstract]:As an important part of power load, the accurate forecasting of iron and steel power load is of great significance to improve the accuracy of power load forecasting. In order to realize the medium and long term forecasting of iron and steel power load, this paper selects economic and social factors as independent variables. The particle swarm optimization (WPSO) algorithm with inertia weight is introduced to optimize the LSSVM parameters of the traditional LS-SVM intelligent forecasting model. The LSSVM parameters are verified by the sample data of iron and steel power load in a certain area. The fitting results show that, The least square intelligent vector machine algorithm optimized by particle swarm optimization has higher prediction accuracy, faster convergence speed and better generalization and adaptability.
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471059)
【分類(lèi)號(hào)】：TM715

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