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优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状,概括了负荷预测的特点及其影响因素,归纳了短期负荷预测的常用方法,并分析了各种方法的优劣;接着介绍了作为支持向量机(SVM)理论基础的统计学习理论和SVM的原理,推导了SVM回归模型;本文采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,分析影响预测的各种因素,总结了负荷变化的规律性,对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正,对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响,
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智能算法:神经网络,极限学习机,遗传算法,粒子群算法,蚁群算法,鱼群算法,人工免疫算法-Intelligent algorithms: neural networks, Extreme Learning Machine, genetic algorithm, particle swarm optimization, ant colony algorithm, fish swarm algorithm, artificial immune algorithm
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PSO-ELM 粒子群算法优化极限学习机(PSO-ELM Particle swarm optimization for extreme learning machine)
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利用主成分分析法结合粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM)进行工程费用估计预测(In this paper, principal component analysis (PCA) combined with particle swarm optimization (PSO) optimization extreme learning machine (ELM) is used to estimate and forecast engineering cost)
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