【摘 要】
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最小二乘支持向量机与传统支持向量机相比在训练速度上有所提高,但当训练样本数目较大时,训练速度也相对缓慢.针对这一特点,对最小二乘支持向量机用增量式训练方法,使训练速
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,吉林吉林,132012
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最小二乘支持向量机与传统支持向量机相比在训练速度上有所提高,但当训练样本数目较大时,训练速度也相对缓慢.针对这一特点,对最小二乘支持向量机用增量式训练方法,使训练速度得到进一步提高,但是与传统支持向量机相比,丧失了解的稀疏性,影响了二次学习的效率.因此通过改进的剪枝算法对解进行了稀疏化处理,将此方法应用在电力系统短期负荷预测中,并对其预测结果与支持向量机进行分析比较,预测的准确性得到了进一步提高.
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