支持向量机是一种能在训练样本数很小的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,具有调节参数少、运算速度快、时间代价小的优点,并且能做到与数据的维数无关,具有很好的扩展性。本文介绍了其基本原理,还总结了其在电力系统负荷预测、电厂软测量、电力设备故障诊断、电力系统稳定性分析中的成功应用。结果表明,支持向量机克服了传统算法的收敛难以控制、结构设计困难等的局限性,具有广泛的应用前景。
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