| 基于LS-SVM的小水电站年发电量智 |
| |
| 引用本文： | 吴德会,虞耀君c.基于LS-SVM的小水电站年发电量智[J].中国农村水利水电,2007,0(2):93-95. |
| |
| 作者姓名： | 吴德会 虞耀君c |
| |
| 作者单位： | 1.九江学院电子工程系 九江 332005 2.合肥工业大学仪器科学与光电工程学院 合肥 230009 |
| |
| 摘 要： | 针对小水电站年发电量序列的特点，将最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LS-SVM）回归模型引入年发电量预测领域，并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络（artificial neural networks, ANN）的智能预测方法比较，该模型优点是明显的：①将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程；②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点，确定了预测的稳定性。最后，一个实际的预测例子表明：该模型实现容易、预测准确，适用于小水电站预测。
|
| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机（LS-SVM） 小水电站 年发电量 时间序列 预测 |
|
| 点击此处可从《中国农村水利水电》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《中国农村水利水电》下载免费的PDF全文 |
|
