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文档简介

基于svr组合模型的短期电力负荷预测汇报人：文小库2023-12-25引言SVR模型原理基于SVR的组合模型构建短期电力负荷预测结论与展望目录引言01研究背景随着社会经济的快速发展，电力需求持续增长，对电力负荷预测的准确性和实时性要求越来越高。传统的电力负荷预测方法难以应对复杂多变的电力负荷变化，需要寻求更加精确和可靠的预测方法。研究意义提高电力系统的运行效率和稳定性，为电力调度和规划提供科学依据。有助于减少能源浪费和环境污染，促进可持续发展。基于支持向量回归（SVR）的组合模型进行短期电力负荷预测。选取多个具有代表性的气象、经济和社会因素作为特征，构建特征选择和特征转换机制。采用多种SVR模型进行训练和预测，并对预测结果进行组合优化，提高预测精度。研究内容和方法SVR模型原理02支持向量回归（SVR）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，用于回归问题。它通过找到一个超平面，使得该超平面到数据集中离群点的距离最大，从而进行预测。SVR在处理非线性问题、高维数据和解决小样本问题等方面具有优势。SVR模型介绍

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