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電力預(yù)測(cè)是一項(xiàng)重要的工程應(yīng)用。為了解決多層次粒度支持向量回歸機(jī)（ Dynamical Granular Support Vector Regression machine， DGSVRM）預(yù)測(cè)電力負(fù)低荷精度的問題，提出一種基于螢火蟲群優(yōu)化（ Glowworm Swarm Optimization，GSO）算法與模式搜索算法（ Pattern Search，PS的混合算法來優(yōu)化 DGSVRM預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，通過優(yōu)化參數(shù)之后預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度得到很大提高。
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