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论文《基于主成分分析和最小二乘支持向量机的短期负荷预测》提出了一种结合主成分分析（PCA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的短期电力负荷预测方法。通过PCA对原始数据进行降维处理，减少冗余信息，提高模型效率。随后利用LSSVM建立预测模型，提升预测精度。实验结果表明，该方法在短期负荷预测中具有良好的性能，为电力系统运行提供了可靠的数据支持。 文档为pdf格式，0.23MB，总共5页。
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- 基于主成分分析和最小二乘支持向量机的短期负荷预测 - 2012年中国电机工程学会年会.pdf ...
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