基于粗糙集属性约简算法和支持向量机的短期负荷预测

一种基于粗糙集和支持向量机的混合分类算法
李波;李新军
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2004(024)003
【摘要】结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合算法.应用粗糙集理论的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;然后基于支持向量机进行分类建模和预测.这样可以大大降低数据维数,降低支持向量机分类过程中的复杂度,减少占用的存储空间,并在不同程度上避免了训练模型的过拟合现象,但分类性能并不会降低.最后的仿真实例说明了所提方法的有效性.
【总页数】4页(P65-67,70)
【作者】李波;李新军
【作者单位】天津大学,信息管理与管理科学系,天津,300072;天津大学,信息管理与管理科学系,天津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.一种基于粗糙集理论的支持向量机分类算法 [J], 张立民;刘峰;刘凯
2.基于粗糙集支持向量机的遥感影像分类算法研究 [J], 刘峰;张立民;张瑞峰
3.一种基于混合二叉树结构的多类支持向量机分类算法 [J], 冷强奎;刘福德;秦玉平
4.基于粗糙集边界的v-支持向量机混合分类算法 [J], 蒋桂莲;刘树锟
5.一种基于混合聚类和支持向量机的用电数据分类算法 [J], 徐增敏;赖勇;李文彬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于支持向量机的某地区电网短期电力负荷预测万强;王清亮;王睿豪;黄朝晖;白云飞;陈大军;栗维勋【摘要】负荷预测是电力系统安全经济运行的前提.随着电力系统的市场化和能源互联网的研究与发展,高质量的负荷预测显得愈发重要.分析了影响负荷预测的因素,对数据进行收集及挖掘,采用了基于支持向量机负荷预测算法对区域负荷进行短期预测,并进一步开展了针对城区的精细化负荷预测研究.结合某地区案例,对该算法进行验证,结果表明,该算法预测结果优越,相对误差率较小.%Load forecasting is a prerequisite for safe and economical operation of power system.With the market reform of power system and research and development of the energy Internet,high-quality load forecast becomes increasingly important.This paper analyzes the factors that influence the load forecasting,collects and excavates the data,uses the support vector machine load forecasting algorithm to forecast the regional short-term load,and further develops the fine load forecasting research for the urban area.According to a test of this forecasting algorithm for a case in an urban area,the resuh shows that the better the forecasting result,the lower the relative rate.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2016(032)012【总页数】7页(P14-20)【关键词】短期负荷预测;数据发掘;支持向量机【作者】万强;王清亮;王睿豪;黄朝晖;白云飞;陈大军;栗维勋【作者单位】国网石家庄供电公司,河北石家庄050000;国网石家庄供电公司,河北石家庄050000;西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049;国网石家庄供电公司,河北石家庄050000;国网石家庄供电公司,河北石家庄050000;国网石家庄供电公司,河北石家庄050000;国网石家庄供电公司,河北石家庄050000【正文语种】中文【中图分类】TM715负荷预测是为了确定未来某时间区间的负荷数据，在进行负荷预测时需要考虑多种因素，比如天气气候、居民生活习惯、以及电力系统实际运行特性等。

短期负荷预测的支持向量机模型参数优化方法研究的开题报告一、选题背景随着能源消费的不断增加，电力系统的负荷预测越来越受到重视。

准确地预测电力负荷对于电力系统的运行、调度和管理至关重要。

短期负荷预测是电力系统中的重要组成部分，它可以为电力系统提供有关未来短时间内用电量方面的重要信息。

支持向量机(SVM)算法是一种常用的预测算法，它具有可解释性强和计算复杂度低的优点，在负荷预测领域得到了广泛应用。

然而，SVM模型的有效性和性能依赖于模型参数的选择。

因此，SVM模型参数优化方法的研究对于提高SVM模型的预测准确性和鲁棒性具有重要意义。

二、研究内容本研究旨在探索支持向量机模型参数优化方法在短期负荷预测中的应用。

具体研究内容如下：1. 短期负荷预测基本原理及研究现状：介绍电力负荷预测的相关背景和研究现状。

2. SVM算法基本原理和应用：介绍支持向量机算法的基本原理，详细讨论SVM在电力负荷预测中的应用和优缺点。

3. SVM模型参数优化方法：介绍支持向量机模型参数的主要优化方法，包括网格搜索、暴力搜索、神经网络和粒子群等算法，并对它们的优缺点进行比较分析。

4. 基于SVM模型参数优化的短期负荷预测：通过对电力负荷数据的建模和分析，选取最优的SVM模型参数优化方法，在短期负荷预测中进行实验，并评估预测结果的准确性和鲁棒性。

5. 结论和展望：总结本研究的主要贡献和不足，展望未来短期负荷预测和SVM模型参数优化方面的研究方向。

三、研究意义本研究的主要意义在于：1.探索支持向量机模型参数优化方法在短期负荷预测中的应用，为提高短期负荷预测的准确性和鲁棒性提供新思路和方法。

2.将研究结果应用于实际电力负荷预测领域，提高了电力负荷预测的效率和可靠性。

3.对支持向量机算法在负荷预测领域的应用进行了深入探索和研究，为支持向量机算法的应用提供新的思路和方法。

四、研究方法本研究将采用以下方法：1.文献综述：对现有支持向量机模型参数优化方法和短期负荷预测算法进行深入分析和比较，确定本研究方法的具体方向和实现思路。

基于机器学习的电力系统短期负荷预测与优化电力系统短期负荷预测与优化是电力行业中的一个重要问题，它对于电力系统的稳定运行和电力供应的高效性至关重要。

为了解决这个问题，越来越多的研究者开始运用机器学习的方法来进行短期负荷预测和优化。

本文将介绍基于机器学习的电力系统短期负荷预测与优化的方法和技术。

在电力系统中，负荷预测是指根据历史数据和其他相关信息，通过建立数学模型来预测未来一段时间内的电力负荷情况。

这对电力系统的运行和调度非常重要，因为根据准确的负荷预测结果，可以合理调配发电机组的发电能力，确保电力系统的稳定运行。

传统的负荷预测方法主要基于时间序列分析和统计模型，但是由于其局限性，很难处理非线性和复杂的电力系统负荷特征。

机器学习作为一种人工智能技术，通过分析和理解数据的模式和关系，能够自动从大量的数据中学习并产生预测模型。

在电力系统的短期负荷预测中，机器学习技术可以更好地处理负荷特征的非线性和复杂性。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树（DT）和随机森林（RF）等。

在负荷预测建模阶段，机器学习算法的选择是关键。

支持向量机是一种常用的机器学习方法，它通过寻求一个能够将数据分隔开的最优超平面，从而进行分类和回归。

神经网络是受到生物神经元工作原理启发的一种计算模型，它通过学习权重和阈值，从而进行负荷预测。

决策树是一种基于特征的树形结构，它可以根据特征的不同值将数据拆分成多个子集，并对每个子集进行负荷预测。

随机森林是由多个决策树构成的集成学习方法，它通过结合多个决策树的预测结果来进行最终的负荷预测。

根据电力系统负荷数据的特点和需求，选择适合的机器学习算法进行建模非常关键。

除了建模方法的选择，特征工程也是机器学习的关键步骤之一。

特征工程是指对原始数据进行预处理和转换，以便于机器学习算法更好地学习和预测。

在电力系统的短期负荷预测中，常见的特征包括时间特征、天气特征、节假日特征等。

基于支撑向量机方法的短期负荷预测
赵登福;王蒙;张讲社;王锡凡
【期刊名称】《中国电机工程学报》
【年(卷),期】2002(22)4
【摘要】首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。

该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。

实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。

【总页数】5页(P26-30)
【关键词】支撑向量机方法;短期负荷预测;电力系统;人工神经网络
【作者】赵登福;王蒙;张讲社;王锡凡
【作者单位】西安交通大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM715
【相关文献】
1.基于负荷规律性分析的支持向量机短期负荷预测方法 [J], 庞松岭;穆钢;王修权;金鹏;马俊国
2.基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测 [J], 黄训诚;庞文晨;赵登福;王锡凡
3.基于鲸鱼优化参数的最小二乘支持向量机短期负荷预测方法 [J], 陈友鹏; 陈璟华
4.基于自组织特征神经网络和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法 [J], 魏明奎;叶葳;沈靖;周泓;蔡绍荣;王渝红;沈力
5.基于改进相关向量机算法的短期电力负荷预测方法研究 [J], 陈锡祥;郑伟民;张笑弟;田胜鑫;王宇
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随着现代科学技术的快速开展，负荷预测技术的研究也在不断深化，各种各样的负荷预测方法不断涌现，从开展的时间来分，可以分为两个大的阶段，第一个就是传统的负荷预测阶段，第二个就是现代的负荷预测阶段。

1. 传统负荷预测传统的负荷预测方法如回归模型法，卡尔曼滤波法，时间序列法，灰色预测法，专家系统法，模糊理论法，神经网络法，小波分析法等。

这些传统的预测方法无论是哪种均具有缺乏和缺陷，随着对负荷预测的深入研究和广泛应用，传统的预测方法的应用越来越难以适应开展，逐渐形成了现代负荷预测方法。

2. 现代负荷预测随着电力系统的开展，负荷预测的精度要求越来越高。

传统的负荷预测方法均有其优缺点，很多研究者考虑把多种智能方法综合在一起，实现其优缺点的互补，提高负荷预测模型的性能，从而提高负荷预测的精度，从而开展成为现代负荷预测的一个分支；另一些研究者引入新的理论来改良负荷预测，比方混沌理论、支持向量机、数据挖掘等，并取得了不错的效果；还有一些研究者从负荷预测的其他方面入手，比方改良相似日的方法、对负荷进展聚类分析、考虑更多的相关因素等。

综合智能负荷预测预测方法的多样性是一个得到普遍认可的原那么。

由于预测是在一定的假设条件下进展的，与测量的开展变化规律存在多样性和复杂性，也包含了许多不确定的因素，采用单一的方法进展预测，很难取得令人满意的效果，因此需要选用多种预测方法进展预测。

文献[1]针对目前中国普遍采用的综合预测模型中权重不等式约束、求解方案适用化方面进展了深入探讨，并提出了“最优拟合模型〞不等于“最优预测模型〞的观点。

在此根底上，提出了“较优预测模型〞的实现策略，并以实例证实该模型提高了符合预测的准确率和误差稳定性。

文献[2]运用计量经济学中的协整理论，研究得出电力系统组合预测方法的应用必要条件是：每种预测方法得到的预测值序列与实际负荷值序列之间应该具有协整关系。

文献[3]把粗糙集和神经网络结合建立短期负荷预测模型，采用粗糙集理论对各种影响负荷预测的因素变量进展识别，以此确定预测模型的输入变量；在此根底上通过属性约简和属性值约简获得推理规那么集，再以这些推理规那么构筑神经网络预测模型，并采用附加动量项的BP学习算法对网络进展优化。

基于杂草算法的支持向量机电力负荷预测 【摘要】分析各参数对支持向量机学习能力的影响，提出一种基于杂草算法的支持向量机电力负荷预测方法。首先运用杂草算法对支持向量机的两个关键参数进行智能寻优，然后将最优参数运用到支持向量机预测模型。采用新的预测模型对EUNITE第一次竞赛提供的相关电力数据进行分析，并与基于回归树和基于神经网络的预测方法进行比较。结果表明本文方法智能化地解决了传统参数选择方法的缺陷，且对电力负荷预测具有较高的预测精度。

【关键词】参数优化；支持向量机；杂草算法；电力负荷 Abstract：The impact of kinds of parameters of support vector machine（SVM）on learning ability was studied，and support vector machine based on invasive weed optimization（IWO）to power load forecasting was described in this paper.The two crucial parameters were first optimized intelligently by invasive weed optimization，and then the optimal parameters were applied in support vector machine forecasting model.Relevant power load to the first time of EUNITE competition was taken as the experiment sample to be analyzed，and then the improved forecasting model was compared with the forecasting methods based on regress tree and neural network.The results show that the proposed scheme solved intelligently the defects of the traditional parameter selection methods，and improved the forecasting accuracy.

基于支持向量机的电网负荷预测作者：王诗涵周法国来源：《现代信息科技》2020年第24期摘要：基于現有的电力负荷预测方法提高电力负荷预测的准确性，提出了一种基于支持向量机（SVM）的电力负荷预测模型。

首先分析支持向量机的理论基础，通过建立支持向量机预测模型，将经过预处理的真实电力数据输入该模型进行学习预测，借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）以及预测图表对模型预测性能进行验证分析。

实验结果表明，SVM预测模型能够较为准确地对电力负荷预测进行刻画。

关键词：机器学习;电力负荷;支持向量机中图分类号：TP273.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）24-0120-03Load Forecasting of Power Grid Based on Support Vector MachineWANG Shihan，ZHOU Faguo（School of Mechanical Electronic & Information Engineering，China University of Mining and Technology-Beijing，Beijing 100083，China）Abstract：Based on the existing power load forecasting methods to improve the accuracy of power load forecasting，a power load forecasting model based on support vector machine（SVM）is proposed. First，analyze the theoretical basis of support vector machines，and by establishing a support vector machine prediction model，input the pre-processed real power data into the model for learning prediction. The prediction performance of the model is verified and analyzed with the help of root mean square error（RMSE），mean absolute percentage error（MAPE）and prediction chart. The experimental results show that the SVM prediction model can describe the power load forecast more accurately.Keywords：machine learning;electric load;support vector machine0 引言电力负荷在电力管理系统中有着极为重要的地位。

人工智能机器学习算法在电力系统中的应用研究之短期负荷预测短期负荷预测是电力系统中一项重要的任务，它对于电力生产和配电的合理规划和运行至关重要。

随着信息技术的不断发展与成熟，人工智能机器学习算法逐渐成为短期负荷预测的关键工具。

本文将深入探讨人工智能机器学习算法在电力系统中的应用研究，讨论其优势、挑战以及未来发展的方向。

首先，我们将介绍人工智能机器学习算法在短期负荷预测中的应用。

人工智能机器学习算法的应用在电力系统中的短期负荷预测主要可以分为两类：基于传统统计学的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）等算法和基于新兴技术的深度学习算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等。

基于传统统计学的机器学习算法在短期负荷预测中已经有了一定的应用，并取得了较好的效果。

这类算法通过对历史负荷数据进行建模和拟合，可以预测未来一段时间内的负荷情况。

支持向量机是一种常用的算法，其具有较强的泛化能力和较好的预测精度。

人工神经网络经过训练可以从海量的历史负荷数据中学习出负荷预测模型，并通过非线性映射来预测短期负荷。

这些算法能够适应不同的负荷模式，但是其建模需要大量的历史数据，并且对数据的质量和预处理要求较高。

随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究开始将其应用于短期负荷预测中。

深度学习算法通过构建多层神经网络，能够更好地捕捉负荷序列中的复杂关系。

卷积神经网络通过卷积和池化操作来提取负荷序列中的特征，具有较好的局部感知能力。

长短期记忆网络通过引入门控机制，可以有效地处理序列数据中的长期依赖关系。

这些深度学习算法在短期负荷预测中具有较强的非线性建模能力和较高的准确性，但是其建模复杂度较高，需要较大的计算资源和数据训练时间。