典型文献
基于ICOA和SVR的短期负荷预测
文献摘要：
针对短期负荷预测精度与运行时间难以兼顾的问题,提出一种基于改进郊狼优化算法的支持向量回归模型.阐述了支持向量回归模型的原理,分析郊狼优化算法并在郊狼成长方式和贪心选择策略上进行改进.通过利用负荷、天气、日期等数据训练SVR模型,同时采用改进郊狼优化算法选择SVR参数并建立ICOA-SVR负荷预测模型.经算例分析与比较,表明在短期负荷预测方面,ICOA-SVR模型比COA-SVR、BP神经网络和LSTM模型具有更高的预测精度和更快的预测速度.
文献关键词：
短期负荷预测;改进郊狼优化算法;支持向量回归;参数优化
中图分类号：
作者姓名：
陈昱吉;成贵学
作者机构：
上海电力大学计算机科学技术学院,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]陈昱吉;成贵学-.基于ICOA和SVR的短期负荷预测)[J].计算机仿真,2022(11):65-69
A类：
B类：
ICOA,SVR,短期负荷预测,运行时间,改进郊狼优化算法,支持向量回归模型,贪心,选择策略,数据训练,算法选择,负荷预测模型,算例分析,分析与比较,测速
AB值：
0.216292
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