SVM Model with Peak Value Recognition and Its Application to Hourly Water Consumption Forecasting
峰值识别的SVM模型及在时用水量预测中的应用

Keywords: support vector machine,hourly water consumption,forecasting
支持向量机(SVM),时用水量,预测

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Abstract:

提出了一种峰值识别理论及相应改进的SVM模型.该模型在结构风险最小化准则的目标函数中加大峰值误差的权重,并结合杭州市时用水量预测实践结果,其能很大提高对峰值用水量的预测精度.模型还把时用水量序列分为参数优化集和训练预测集,以对参数C、γ优化选取.

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