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In this paper, we study the problem of model selection for Support Vector Machine(SVM) predictor for short-term load forecasting. The model selection amounts to tuning SVM parameters, such as the cost coefficient C and kernel parameters and so on, in order to maximize the prediction performance of SVM. We propose that Cross-Validation method can be used as a model selection algorithm for SVM-based load forecasting technique. Through the various experiments on several data sets, we found that the difference between the prediction error of SVM using Cross-Validation and that of ideal SVM is less than 5%. This shows that SVM parameters for load forecasting can be efficiently tuned by using Cross-Validation.
목차
Abstract
1. 서론
2. 지원벡터머신(Support Vector Machine; SVM)
3. SVM 수요예측과 교차검증
4. 모의실험
5. 결론
감사의 글
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저자소개
참고문헌 (13)
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1. [학술지(정기간행물)] - D.G. Infield / 1998 / Optimal smoothing for trend removal in short term electricity demand forecasting 13 (3) : 1115 ~ 1120
2. [학술지(정기간행물)] - J.H. Park, / 1991. / Composite modeling for adaptive short-term load forecasting 6 (2) : 450 ~ 457
3. [학술지(정기간행물)] - J.W. Taylor / 2000 / Using combined forecasts with changing weights for electricity demand profiling 51 (1) : 72 ~ 82
4. [학술지(정기간행물)] - S.E. Papadakis / 1998. / A novel approach to short-term load forecasting using fuzzy neural networks 13 (2) : 480 ~ 492
5. [학술지(정기간행물)] - Kyung-Bin Song / 2005. / Short-term load forecasting for the holidays using fuzzy linear regression method 20 (1) : 96 ~ 101
2. [학술지(정기간행물)] - J.H. Park, / 1991. / Composite modeling for adaptive short-term load forecasting 6 (2) : 450 ~ 457
3. [학술지(정기간행물)] - J.W. Taylor / 2000 / Using combined forecasts with changing weights for electricity demand profiling 51 (1) : 72 ~ 82
4. [학술지(정기간행물)] - S.E. Papadakis / 1998. / A novel approach to short-term load forecasting using fuzzy neural networks 13 (2) : 480 ~ 492
5. [학술지(정기간행물)] - Kyung-Bin Song / 2005. / Short-term load forecasting for the holidays using fuzzy linear regression method 20 (1) : 96 ~ 101
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