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基于最小二乘支持向量机的协调系统预测

张立刚  李海丽  
【摘要】:为了保证机组运行的安全、稳定、经济、高效,准确地预测协调系统动态特性显得尤为重要。支持向量机(SVM)是在统计学习理论上发展起来的一种实用算法,已在函数拟合、模式识别、时间序列预测等方面取得了越来越多的进展。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)是针对解决线性系统KKT问题提出的对标准SVM的一种改写形式。本文基于LS-SVM算法及现场数据,对山西阳光电厂的协调系统进行了预测,通过仿真实验与其他方法比较,证明该方法具有更高的准确性。

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