一种支持向量机短期负荷预测方法专利登记公告

专利名称：一种支持向量机短期负荷预测方法

摘要：本发明涉及一种支持向量机短期负荷预测方法，具体包括如下步骤：步骤1：选取预测日之前的负荷数据及天气数据，采用基于K均值PSO聚类算法建立支持向量机模型；步骤2：输入新样本进行预测。本发明一方面因为历史数据样本分类后的样本特征更加明显，从而对特定的模式，利用较少的样本学习到负荷的变化规律，增强了支持向量机的泛化能力。另一方面算法采用PSO-K均值聚类方法对历史样本进行聚类，有较好的全局收敛性；最后，对每个类分别建立支持向量机模型，提高了支持向量机的计算效率；该方法在大规模数据分析时，可在保持预测精度的前提下

专利类型：发明专利

专利号：CN201210153832.8

专利申请（专利权）人：鲁东大学

专利发明（设计）人：高荣;刘晓华

主权项：一种支持向量机短期负荷预测方法，具体包括如下步骤：步骤1：选取预测日之前的负荷数据及天气数据，采用基于K均值PSO聚类算法建立支持向量机模型；步骤2：输入新样本进行预测。

专利地区：山东