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基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法
基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法
摘要：随着电力系统的快速发展，用电量的预测成为了电力系统中一个非常重要的问题。准确的用电量预测可以帮助电力系统管理者优化电力调度和资源分配，从而提高电力系统的效率和可靠性。本论文提出了一种基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法，该算法利用LSSVM神经网络模型结合混沌优化算法来进行用电量的预测。
关键词：用电量预测；混沌优化算法；LSSVM神经网络
1.引言
电力系统是现代社会运行的重要基础设施之一，用电量的准确预测对于电力系统的管理和运营至关重要。然而，由于用电量受到多种因素的影响，如气候变化、经济发展、节假日等，其预测一直是一个具有挑战性的问题。因此，开发精准的用电量预测算法对于电力系统的稳定运行具有重要意义。
2.混沌优化算法
混沌优化算法是一种基于混沌理论的全局优化算法，其通过模拟混沌系统的行为来寻找最优解。混沌系统具有随机性、敏感性和迭代性等特点，可以帮助算法跳出局部最优解，从而得到更优的结果。在本算法中，我们使用混沌优化算法来优化LSSVM神经网络的参数，以提高用电量的预测精度。
3.LSSVM神经网络模型
LSSVM神经网络是一种基于支持向量机的神经网络模型，其通过将输入数据映射到高维空间，利用支持向量机的分类能力来进行非线性回归预测。LSSVM神经网络模型具有良好的泛化性能和较高的预测准确度，适用于各种复杂的非线性问题。在本算法中，我们将LSSVM神经网络模型结合混沌优化算法来进行用电量的预测。
4.算法流程
本算法的流程如下：首先，收集历史用电量数据，并对其进行预处理，例如去除异常值和平滑处理。然后，将预处理后的数据分成训练集和测试集。接下来，利用混沌优化算法优化LSSVM神经网络的参数，得到最优的模型。最后，使用得到的模型对未来一段时间的用电量进行预测，并与实际数据进行对比，评估预测准确度。
5.实验结果
我们使用真实的用电量数据集进行实验，评估本算法的预测准确度。实验结果表明，与传统的时间序列方法和其他神经网络方法相比，本算法具有更高的预测精度和更好的泛化性能。此外，本算法还具备较快的收敛速度和较好的稳定性。
6.结论
本论文提出了一种基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法。该算法综合利用了混沌优化算法和LSSVM神经网络的优势，能够在复杂的非线性环境中进行用电量的预测。实验结果表明，本算法在预测准确度和泛化性能方面优于传统方法和其他神经网络模型。本算法具有较高的实用性和推广价值，可为电力系统管理者提供有力的决策支持。
参考文献：
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