模糊核聚类支持向量机集成模型及应用

？为了进一步提高支持向量机在回归预测中的精度，提出一种基于模糊核聚类的最小二乘支持向量机集成方法。该方法采用模糊核聚类算法根据相互独立训练出的多个lssvm在验证集上的输出对其进行分类，并计算每一类中的所有个体在独立验证集上的泛化误差，然后取其中平均泛化误差最小的个体作为这一类的代表，最后经简单平均法得到集成的最终预测输出。在短期电力负荷预测中的实验结果表明，该方法具有更高的精确度。