基于经验模态分解与支持向量回归机的输电量预测技术

摘要

cqvip:为了实现对输电量的准确预测,采用一种经验模态分解(EMD)与支持向量回归机(SVM)相结合的方法,对输电线路的日输电量进行时间序列预测。首先通过EMD将输电量序列分解为8个分量,对每个分量采用支持向量回归算法建立不同的模型,将每个模型预测的分量叠加得到线路日输电量的预测值。通过模型测试比较,所提算法对日输电量具有较好的预测效果,精度指标MAPE值平均为2.345%,RMSE值平均为8.5321×10 4。试验结果表明,所提算法比单独使用支持向量回归算法的预测精度要高,所提模型能够实现对日输电量的准确预测。