Application of least squares support vector machines in medium-term load forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Power load forecasting is essential in the task scheduling of every electricity production and distribution facility. In this project, we study the applications of modern artificial intelligence techniques in power load forecasting. We first investigate the application of principal component analysis (PCA) to least squares support vector machines (LS-SVM) in a week-ahead load forecasting problem. Then, we study a variety of tuning techniques for optimizing the least squares support vector machines' (LS-SVM) hyper-parameters. The construction of any effective and accurate LS-SVM model depends on carefully setting the associated hyper-parameters. Poplular optimization techniques including Genetic Algorithm (GA), Simulated Annealing (SA), Bayesian Evidence Framework and Cross Validation (CV) are applied to the target application and then compared for performance time, accuracy and computational cost. Analysis of the experimental results proves that LS-SVM by feature extraction using PCA can achieve greater accuracy and faster speed than other models including LS-SVM without feature extraction and the popular feed forward neural network (FFNN). Also, it is observed that optimized LS-SVM by Bayesian Evidence Framework can achieve greater accuracy and faster speed than other techniques including LS-SVM tuned with genetic algorithm, simulated annealing and 10-fold cross validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».