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NRS和PSO算法优化最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

刘南艳 牟丰

现代电子技术2019,Vol.42Issue(7):115-118,124,5.
现代电子技术2019,Vol.42Issue(7):115-118,124,5.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2019.07.028

NRS和PSO算法优化最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

Short-term power load forecasting based on least square support vector machine optimized by NRS and PSO algorithms

刘南艳 1牟丰2

作者信息

  • 1. 西安科技大学 计算机科学与技术学院,陕西 西安 710054
  • 2. 西安科技大学 电气与控制工程学院,陕西 西安 710054
  • 折叠

摘要

关键词

短期电力负荷预测/邻域关系/属性约简/最小二乘支持向量机/粒子群算法/预测精度

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘南艳,牟丰..NRS和PSO算法优化最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测[J].现代电子技术,2019,42(7):115-118,124,5.

基金项目

陕西省工业科技攻关项目(2015GY049) (2015GY049)

现代电子技术

OA北大核心CSTPCD

1004-373X

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