Electricity Load Forecasting Using Support Vector Regression with Memetic Algorithms
المؤلفون المشاركون
Hu, Zhongyi
Xiong, Tao
Bao, Yukun
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Electricity load forecasting is an important issue that is widely explored and examined in power systems operation literature and commercial transactions in electricity markets literature as well.
Among the existing forecasting models, support vector regression (SVR) has gained much attention.
Considering the performance of SVR highly depends on its parameters; this study proposed a firefly algorithm (FA) based memetic algorithm (FA-MA) to appropriately determine the parameters of SVR forecasting model.
In the proposed FA-MA algorithm, the FA algorithm is applied to explore the solution space, and the pattern search is used to conduct individual learning and thus enhance the exploitation of FA.
Experimental results confirm that the proposed FA-MA based SVR model can not only yield more accurate forecasting results than the other four evolutionary algorithms based SVR models and three well-known forecasting models but also outperform the hybrid algorithms in the related existing literature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hu, Zhongyi& Bao, Yukun& Xiong, Tao. 2013. Electricity Load Forecasting Using Support Vector Regression with Memetic Algorithms. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032754
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hu, Zhongyi…[et al.]. Electricity Load Forecasting Using Support Vector Regression with Memetic Algorithms. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032754
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hu, Zhongyi& Bao, Yukun& Xiong, Tao. Electricity Load Forecasting Using Support Vector Regression with Memetic Algorithms. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1032754
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1032754
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر