孟玲玲

作品数：1被引量：74H指数：1
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供职机构：河南理工大学电气工程与自动化学院更多>>
发文主题：超短期负荷预测LSSVM贝叶斯框架最小二乘支持向量机时间序列更多>>
发文领域：电气工程更多>>
发文期刊：《电力系统保护与控制》更多>>
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基于EEMD-LSSVM的超短期负荷预测被引量：74
《电力系统保护与控制》2015年第1期61-66,共6页王新 孟玲玲 
河南省科技攻关项目(142102210048);河南省高校科技创新人才支持计划项目(2008HASTIT022)
针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建立合适...
关键词：超短期负荷预测 集合经验模态分解 最小二乘支持向量机 贝叶斯框架 时间序列 
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