鸽群优化与支持向量机：电力需求总量预测的高效策略

本文主要探讨了在经济转型阶段，电力需求总量预测的重要性及其应用方法。研究者采用了基于鸽群优化算法的支持向量机（SVM）模型，这一新颖的方法旨在提高预测精度和优化效率。首先，引入了融合分段二次Lagrange插值函数的新型灰色关联理论，这是一种评估社会经济新常态指标（如经济发展水平、产业结构、用电环境和居民生活等）与电力需求总量之间复杂关系的工具。通过这种方法，研究团队能够识别出影响电力需求增长率波动的关键驱动因素。 接着，他们将电力需求总量和这些关键因素作为训练数据，利用改进的鸽群优化算法对支持向量机的参数进行优化。这种算法借鉴了莱维飞行特性，能够有效地搜索到全局最优解，增强模型的泛化能力。优化后的SVM模型能更准确地捕捉电力需求的动态变化，从而提高预测的准确性。 具体案例分析中，研究者以我国某电网区域的历史电力需求数据为基础，结果显示，采用这种基于鸽群优化算法的支持向量机模型，不仅优化了模型参数选择，还显著提升了预测的精准度，这对于电力系统的规划和运行具有实际意义，有助于确保电力供应与社会经济发展的协调，同时促进电力资源的可持续利用。 本文的核心知识点包括电力需求总量预测的理论基础，新型灰色关联理论的应用，鸽群优化算法在参数优化中的作用，以及支持向量机在电力需求预测中的优势。通过这些技术手段，研究人员得以构建一个更为精确且具有广泛适应性的电力需求预测模型，对于推动电力行业的科学决策具有重要的实践价值。