基于遗传算法优化参数的支持向量机风电功率预测

纪洁; 胡汉; 高远; 邵新苍; 宣健

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基于遗传算法优化参数的支持向量机风电功率预测

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支持向量机是一种非常有前景的学习机器,也是广大国内外学者研究的热点.选择合适的参数,对提高SVM的预测能力十分有必要.本文通过研究支持向量机中参数的选择对其预测能力的影响,建立了利用遗传算法进行参数最优选择的GA-SVM模型,并基于此模型进行风电功率预测.同时,研究了数据归一化、不良数据存在等因素对支持向量机预测效果的影响,得到的结果证明支持向量机有较好的预测效果和泛化能力.

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来源
《电子测试》 |2020年第21期|32-35|共4页
作者
纪洁; 胡汉; 高远; 邵新苍; 宣健;
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作者单位

国网江苏省电力有限公司检修分公司江苏南京 210000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
支持向量机; 遗传算法; 参数寻优; 归一化; 风电功率预测;

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