基于免疫模糊聚类的LSSVM在短期负荷预测中的应用

作者：邓佳佳; 刘爽

来源：河北大学学报(自然科学版), 2012, (03): 234-239.

• 负荷预测
• 免疫算法
• 模糊聚类
• 最小二乘支持向量机 load forecasting
• immune algorithm
• fuzzy clustering
• least squares support vector machines

最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)在解决小样本、非线性和高维度问题中表现出许多特有的优势.但是,如果输入的训练数据本身存在着大量的噪声和冗余,LSSVM在训练数据时会因抑制它们而削弱本身的推广能力,结构风险无法达到最小化,从而导致收敛速度慢、预测精度不高等缺点.提出了一种基于免疫模糊聚类(immune fuzzy clustering,IFC)的最小二乘支持向量机预测模型,运用免疫模糊聚类算法对历史数据进行预处理,从聚类后的数据提取LSSVM的训练样本,从而提高训练速度和预测精度,克服LSSVM的上述缺点.最后,将该模型运...

• 出版日期2012
• 单位华北电力大学