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以城市電力負荷預測為應用背景，根據電力負荷的特點和支持向量機（SVM）方法在解決小樣本學習問題中的優勢，提出基于SVM的電力短期負荷預測模型，并使用粒子群優化算法優化其參數。基于SVM的電力短期負荷預測模型的運行結果與BP神經網絡模型對比表明，前者穩定性好，運行速度快，準確率高。
- Abstract:
- ?SVM is based on the principle of structure risk minimization as opposed to the principle of Empirical Risk Minimization supported by conventional regression techniques．For the characteristics of the short－term load forecasting and the advantages of support vector machine（SVM）in solving the learning problem with fewer samples，a short－term load forecasting model based on SVM is presented，in which the parameters in SVM are optimized by particle swarm optimizer（PSO）.Results comparison between the proposed model and the BP neural networks model show that the short term load forecasting model based on SVM has a better stability，faster running speed and high forecasting precision．
電力負荷
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