کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6689932 | 501892 | 2014 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Short-term load forecasting using a kernel-based support vector regression combination model
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی بار کوتاه مدت با استفاده از یک مدل ترکیبی رگرسیون بردار پشتیبانی مبتنی بر هسته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی بار کوتاه مدت، هسته، رگرسیون بردار پشتیبانی، مدل ترکیبی، الگوریتم انتخابی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
Kernel-based methods, such as support vector regression (SVR), have demonstrated satisfactory performance in short-term load forecasting (STLF) application. However, the good performance of kernel-based method depends on the selection of an appropriate kernel function that fits the learning target, unsuitable kernel function or hyper-parameters setting may lead to significantly poor performance. To get the optimal kernel function of STLF problem, this paper proposes a kernel-based SVR combination model by using a novel individual model selection algorithm. Moreover, the proposed combination model provides a new way to kernel function selection of SVR model. The performance and electric load forecast accuracy of the proposed model are assessed by means of real data from the Australia and California Power Grid, respectively. The simulation results from numerical tables and figures show that the proposed combination model increases electric load forecasting accuracy compared to the best individual kernel-based SVR model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 132, 1 November 2014, Pages 602-609
Journal: Applied Energy - Volume 132, 1 November 2014, Pages 602-609
نویسندگان
JinXing Che, JianZhou Wang,