会议论文《SVM核函数在TSA中的性能分析及PSO-CV寻参法》探讨了支持向量机（SVM）在时间序列分析（TSA）中的应用，重点分析不同核函数对模型性能的影响。研究提出一种基于粒子群优化与交叉验证结合的参数搜索方法（PSO-CV），以提升SVM模型的预测精度和稳定性。该成果为电力系统中的故障诊断与负荷预测提供了新的技术思路。
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