本文主要研究内容
作者张鑫,赖伟坚,林泽宏,陈威洪,李敬光,陈俊斌（2019）在《基于最小二乘支持向量机和裸骨烟花算法的电力负荷短期预测》一文中研究指出：作为电力系统调度控制的先行工作,短期负荷预测在电力系统中尤为重要。本文针对目前短期负荷预测工作的短板,即预测所需时间和预测精度难以兼顾的问题,提出了一种基于裸骨烟火算法(BBFWA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)算法。所提算法采用BBFWA对LSSVM参数进行优化,然后基于优化后的LSSVM建立预测模型。最后算例结果表明所提算法相对其他算法,能更精确地进行电力系统短期负荷预测,且优化过程所需时间更少。
Abstract
zuo wei dian li ji tong diao du kong zhi de xian hang gong zuo ,duan ji fu he yu ce zai dian li ji tong zhong you wei chong yao 。ben wen zhen dui mu qian duan ji fu he yu ce gong zuo de duan ban ,ji yu ce suo xu shi jian he yu ce jing du nan yi jian gu de wen ti ,di chu le yi chong ji yu luo gu yan huo suan fa (BBFWA)you hua de zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji (LSSVM)suan fa 。suo di suan fa cai yong BBFWAdui LSSVMcan shu jin hang you hua ,ran hou ji yu you hua hou de LSSVMjian li yu ce mo xing 。zui hou suan li jie guo biao ming suo di suan fa xiang dui ji ta suan fa ,neng geng jing que de jin hang dian li ji tong duan ji fu he yu ce ,ju you hua guo cheng suo xu shi jian geng shao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自新型工业化的张鑫,赖伟坚,林泽宏,陈威洪,李敬光,陈俊斌，发表于刊物新型工业化2019年06期论文，是一篇关于短期负荷预测论文,最小二乘支持向量机论文,裸骨烟火算法论文,参数优化论文,新型工业化2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自新型工业化2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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