• ISSN 0258-2724
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基于复Morlet小波SVM的负荷预测

陈维荣 郑永康 戴朝华 王维博

陈维荣, 郑永康, 戴朝华, 王维博. 基于复Morlet小波SVM的负荷预测[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(5): 631-636.
引用本文: 陈维荣, 郑永康, 戴朝华, 王维博. 基于复Morlet小波SVM的负荷预测[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(5): 631-636.
CHEN Weirong, ZHENG Yongkang, DAI Chaohua, WANG Weibo. Short-Term Load Forecasting Based on Complex Morlet Wavelet SVM[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(5): 631-636.
Citation: CHEN Weirong, ZHENG Yongkang, DAI Chaohua, WANG Weibo. Short-Term Load Forecasting Based on Complex Morlet Wavelet SVM[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(5): 631-636.

基于复Morlet小波SVM的负荷预测

基金项目: 

西南交通大学博士生创新基金的资助(2007-3)

详细信息
    作者简介:

    陈维荣(1965- ),男,教授,博士,从事综合自动化、智能检测技术,E-mail:wrchen@home.swjtu.edu.cn

    通讯作者:

    郑永康(1977- ),男,博士研究生,研究方向为负荷预测、计算智能等,E-mail:zyk555@163.com

Short-Term Load Forecasting Based on Complex Morlet Wavelet SVM

  • 摘要: 为提高预测精度和克服支持向量机(SVM)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和云遗传算法(CGA)良好的全局寻优能力,构建了以复Morlet小波为核函数、以CGA为参数优化算法的SVM——基于CGA的复Morlet小波SVM(CGA-CMW-SVM).针对短期负荷预测,为降低系统复杂性,克服负荷数据信息不完备、不精确的问题,仅仅利用了负荷的历史数据而不考虑气象和节假日等因素,在分析负荷时间序列混沌特性的基础上,对负荷数据进行相空间重构,并以相空间矢量作为CGA-CMW-SVM的输入,提出了短期负荷预测的新方法.仿真结果表明,该方法平均误差和最大误差小,平均误差在1.3400%以内,最小误差为1.0087%.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-11-09
  • 刊出日期:  2009-11-12

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