本文叙述了支持向量机(S V M)方法在电力系统短期负荷预测中的应用,通过对短期负荷预测中的特征进行分析,基于统计学习理论以及分类效果的最优化,构建了基于支持向量机回归(S V M)理论的短期电网负荷预测模型。首先通过灰色预测及时间序列模型补全了影响电力负荷的天气的主要因素的相关数据,接着采用B P神经网络与S V M模型同时对电力负荷进行预测。最终通过编制出相应的软件,得到合理的结果。
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