摘要:支持向量机(SVM)是一种新颖的机器学习方法,具有泛化能力强、全局最优和计算速度快等突出优点.模糊数学在不确定性、不精确性及噪声引起的问题上,有其特有的计算分析操作,能有效地分析和处理模糊信息.研究了一种模糊回归支持向量机模型,该模型将两者有机结合,发挥了各自的优点.将其应用到电力系统短期负荷预测,仿真结果表明,所提方法不仅具有与支持向量机方法相同的预测精度,且提供了更多的有用信息.
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
热门期刊服务
相关文章
影响因子:1.27
期刊级别:统计源期刊
发行周期:双月刊
期刊在线咨询,1-3天快速下单!
查看更多>
超1000杂志,价格优惠,正版保障!
一站式期刊推荐服务,客服一对一跟踪服务!