为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势，有效提高负荷预测的精度，提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型，然后采用粒子群算法对两个核函数的最优权值进行优选。为提高模型的泛化能力，采用Bagging算法对原始数据多次抽样构造训练样本集。通过实际算例仿真，与多种相关向量机预测模型对比分析，验证了该模型具有较好的预测精度。
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