月度负荷猜测的支撑向量机与综合模型研究

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月度负荷猜测的支撑向量机与综合模型研究

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毕业论文范文题目：月度负荷猜测的支撑向量机与综合模型研究，论文范文关键词：月度负荷猜测的支撑向量机与综合模型研究
月度负荷猜测的支撑向量机与综合模型研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：负荷猜测是电力体系范畴一个传统的研究课题,在价格竞争引入电力体系构成电力市场之后,对负荷猜测的方法跟精度提出了更高的请求。跟着新实际跟新技巧的发展,国内外针对电力负荷猜测问题的研究仍在始终深刻地进行,但与短期负荷猜测比拟,中长期负荷猜测方面的研究绝对不足,难度也相应较大。月度负荷猜测属于中期负荷猜测的范畴,对月度负荷来说,它同时存在增加性跟牢固性的二重趋势,使得负荷的变更浮现出复杂的非线性组合（此处忽略..）特点,因此要针对月度负荷的本身特点树破合适的猜测模型。支撑向量机(SVM)是一种新的基于统计学习实际的机器学习方法,存在全局最优、泛化才能强跟打算速度快等长处,已成功利用于负荷猜测范畴,但在猜测模型参数的选取问题上,至今还不构成通用的实际跟方法,因此在必定程度上限度了支撑向量机方法的利用。本文针对目前支撑向量机参数选取方法的问题,提出采取改进的自适应混沌粒子群优化算法寻求SVM模型的最优参数。该算（本文此处忽略..）法综合了粒子群优化算法收敛速度快跟混沌活动遍历性、随机性等特点,设计了一种基于黄金宰割的群体早熟收敛程度评估准则,将粒子群按照适应度的高低分成上风粒子跟劣势粒子,通过引入对两种粒子的速度自适应可调机制,从而使算法存在动态适应性,同时可能更有效地搜查到全局最优解。在月度负荷特点分析的基本上,本文断定了输入样本的特点类型,并在历史数据预处理问题上,提出基于数理统计跟三点平滑原理的异样数据辨识跟修改（此处忽略..）算法,该算法减少了人工干涉,存在简单实用、打算效力高的特点。以上两点为猜测模型做出了数据上的筹备,终极本文树破了一种基于改进粒子群算法优化支撑向量机的月度负荷猜测模型。综合猜测模型可能充分利用各单一猜测模型所提供的信息,构成对负荷发展天然法则更为贴切或齐备的描述,终极进步猜测精度。本文根据灰色猜测模型存在较好地反应增加特点的特点,对其进行必定的改进,用于对月度负荷的年度发展序列进行建模,结合支（略..）撑向量机模型存在较好地描述复杂非线性函数才能的特点,树破一种基于绝对关联度的灰色支撑向量机综合猜测模型,并利用改进的粒子群算法优化综合猜测模型中的权值。该模型同时也拓宽了绝对关联度的利用范畴。通过树破仿实在例,将以上模型利用于电力体系月度负荷猜测中,并与惯例方法进行比较。实例成果表明,两种模型都在必定程度上进步了拟合才能跟猜测精度,存在更好的机能,对月度负荷猜测存在必定的领导意思。

以上为本篇毕业论文范文月度负荷猜测的支撑向量机与综合模型研究的介绍部分。

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