为提高地区负荷预测的运算效率和预测精度，本文提 出了一种基于卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类 集成预测方法。首先，通过聚类模型对地区内大量用户的真 实负荷数据进行分组并分析了不同聚类模型的效果。其次， 使用得到的聚类分组标签将用户数据分组集成并构建训练数 据。然后，基于改进的卷积神经网络构建了卷积神经网络支 持向量回归机模型。最后，分组进行负荷预测并将预测结果 求和得到地区最终预测月负荷，并与卷积神经网络模型、长 短期记忆神经网络模型、决策树模型、支持向量回归机模型 进行对比。本文使用扬