1) Short-term load forecasting of p

1) Short-term load forecasting of power system is a
challenging research field. An effective way to improve the
prediction accuracy is to combine actual situation, analyze the
load characteristics in detail, to select the feature vector
accurately and a method with good performance.
2) The problems of small sample, nonlinear and local
minima can be well resolved by support vector machine that
has good generalization ability, and the LIBSVM algorithm
has fast computing speed and high forecast accuracy.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1) ระยะสั้นโหลดการคาดการณ์ของระบบไฟฟ้าเป็นแบบฟิลด์งานวิจัยที่ท้าทาย วิธีการปรับปรุงการความแม่นยำในการทำนายคือการ รวมสถานการณ์จริง วิเคราะห์การโหลดลักษณะในรายละเอียด การเลือกคุณลักษณะเวกเตอร์ถูกต้อง และวิธีการที่ มีประสิทธิภาพดีขึ้น2) ปัญหาของตัว ท้องถิ่น และไม่เชิงเส้นminima จะสามารถแก้ไขได้ดี โดยสนับสนุน เครื่องเวกเตอร์ที่มีความสามารถดีลักษณะทั่วไป และอัลกอริทึม LIBSVMมีการคำนวณความเร็วและความแม่นยำสูงการคาดการณ์อย่างรวดเร็ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1) การพยากรณ์โหลดระยะสั้นของระบบไฟฟ้าเป็น
งานวิจัยภาคสนามที่ท้าทาย วิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุง
ความถูกต้องของการทำนายคือการรวมสถานการณ์จริงวิเคราะห์
ลักษณะโหลดในรายละเอียดเพื่อเลือกเวกเตอร์คุณลักษณะ
อย่างถูกต้องและวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่ดี.
2) ปัญหาของกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กไม่เชิงเส้นและท้องถิ่น
น้อยจะสามารถแก้ไขได้อย่างดี โดยเครื่องเวกเตอร์การสนับสนุนที่
มีความสามารถทั่วไปที่ดีและอัลกอริทึม LIBSVM
มีความเร็วในการประมวลผลที่รวดเร็วและความแม่นยำในการคาดการณ์สูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 ) การพยากรณ์ความต้องการไฟฟ้าระยะสั้นของระบบคือความท้าทายด้านการวิจัย เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายให้เข้ากันสถานการณ์จริง วิเคราะห์โหลดคุณลักษณะในรายละเอียดเพื่อเลือกคุณสมบัติเวกเตอร์ที่ถูกต้องและวิธีที่มีประสิทธิภาพที่ดี2 ) ปัญหาของตัวอย่างขนาดเล็กแบบไม่เชิงเส้น และท้องถิ่นไม่นี่ ม๊าได้แก้ไขโดยสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์มีความสามารถในการ ดี และ libsvm ขั้นตอนวิธีได้เร็วคอมพิวเตอร์ความเร็วและความแม่นยำการพยากรณ์สูง