小波SVM与改进遗传算法的高斯噪声惩罚模型：电力负荷预测的有效工具

本文主要探讨了在电力负荷预测领域中，针对多维负荷序列在白噪声（高斯噪声）环境下传统e-insensitive损失函数表现不足的问题，提出了一种创新的方法——基于小波支持向量机（Wavelet Support Vector Machine, W-SVM）与改进遗传算法（Modified Genetic Algorithm, MGA）相结合的高斯噪声惩罚混合模型（Wg-SVM）。Wg-SVM引入了高斯损失函数，旨在提高模型在处理含有高斯噪声数据时的鲁棒性和预测精度。 小波支持向量机是一种非线性机器学习工具，它通过构建小波基来捕捉数据的局部特征，特别适合处理非平稳、非线性和高维的数据集。在本文中，作者利用小波变换的特性，设计了一种新的损失函数，使得Wg-SVM能够更好地识别和过滤掉高斯噪声，从而提升预测性能。 针对Wg-SVM中的参数优化问题，文章提出了一种改进的遗传算法。传统的遗传算法是一种全局搜索优化方法，但在处理复杂问题时可能效率不高。本文的MGA是对标准遗传算法进行了一些改进，例如可能包括适应性编码、交叉操作的选择性增强或者变异算子的调整，以提高搜索效率和收敛速度，确保找到最优参数组合。 实验部分展示了将Wg-SVM模型应用于电力负荷预测的结果，结果显示这种方法相较于传统方法在高斯噪声环境下的预测效果显著提升，具有较高的准确性和稳定性。对比研究表明，改进后的Wg-SVM与优化算法结合的混合模型在实际应用中表现出更好的抗噪能力和预测性能，对于电力系统需求预测和管理具有重要的实用价值。 这篇文章不仅深化了我们对小波支持向量机在高斯噪声环境下处理能力的理解，还提供了一种有效的参数优化策略，这对于提高电力负荷预测的精度和鲁棒性具有显著的推动作用。这项研究成果对于电力系统的实时监控、调度决策以及能源管理等领域具有实际意义。