电力系统负荷预测基于最小二乘支持向量机lssvm

Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱用于数据分类和预测计算.

为从电动机频谱识别出故障电动机,先用CZT变换(线性调频Z变换)分析采集到的电动机数据进行分类,然后训练最小二乘向量机,再把相同维数的数据送入训练好的最小二乘向量机进行判断,最终得出用最小二乘向量机进

在最近几年中,多种表面分类(MSC)算法(例如投影孪晶) 支持向量机(PTSVM)和最小二乘PTSVM(LSPTSVM)引起了广泛关注。 但是,没有提出对它们的任何修改以处理非线性分类。 这激发了向新

最小二乘支持向量机 一种新的最小二乘支持向量机算法

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论文一篇，关于最小二乘，支持向量机在故障诊断中的应用。

最小二乘支持向量机（LSSVMtoolbox）--工具包最新版，该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。

基于RBF神经网络的电力系统短期负荷预测

云计算应用在电力系统负荷预测，主要文献为基于云理论在城市电力空间预测

ElectricityLoadandPriceForecastingwithMATLAB®Step1:AccessHistoricalDataInteractivelyimport,visualiz