电力负荷短期预测的支持向量回归参数自动赋值研究

《电力负荷短期预测的支持向量回归参数自动赋值研究》是一篇探讨如何利用支持向量回归（SVR）技术进行电力负荷短期预测的研究论文。文章共四页，内容详实，结构清晰，旨在解决传统方法在参数设置上的不足，提高预测精度和效率。

随着电力系统的发展，准确的负荷预测对于电网调度、能源分配以及电力市场运营具有重要意义。而支持向量回归作为一种有效的机器学习方法，在处理非线性问题和小样本数据方面表现出色。然而，SVR模型的性能高度依赖于其参数的选择，如核函数类型、惩罚系数和误差容忍度等。因此，如何自动确定这些参数成为研究的关键。

本文提出了一种支持向量回归参数自动赋值的方法，通过优化算法对关键参数进行自动调整，以适应不同的负荷变化情况。研究中采用了多种优化策略，如遗传算法、粒子群优化等，结合实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该方法能够有效提升预测精度。

文章还对比了不同参数组合下的预测效果，并分析了各参数对预测结果的影响。研究不仅为电力负荷预测提供了新的思路，也为其他类似领域的建模与优化提供了参考价值。通过对支持向量回归参数的自动赋值研究，本文为实现更智能、高效的电力系统运行奠定了基础。