相关向量机与支持向量机在负荷预测中的比较

摘要：

本文介绍了相关向量机（RVM）回归分析的数学模型和其在短期电力负荷预测中的应用， 同时也使用了当前最具代表性的模式识别技术：支持向量机（SVM）作为比较。结果显示 相关向量机不仅得到了比支持向量机更高的准确性，而且在概率性预测、稀疏性和预测计 算时间等方面表现更加优异。最后针对相关向量机的不足进行了讨论。

关键词： 相关向量机 支持向量机 电力负荷预测 数学模型 模式识别

作者: 段青 赵建国 马艳

作者单位: 山东大学电气工程学院 山东济南 250061 山东电力工程咨询院 山东济南 250061

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008全国博士生学术论坛——电气工程

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 314-319

在线出版日期: 2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）