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