作者：姜成元; 沈轶群; 陈灵根; 李玉玲最小二乘支持向量机增量式训练短期负荷预测剪枝算法稀疏化
摘要：最小二乘支持向量机与传统支持向量机相比在训练速度上有所提高，但当训练样本数目较大时，训练速度也相对缓慢。针对这一特点，对最小二乘支持向量机用增量式训练方法，使训练速度得到进一步提高，但是与传统支持向量机相比，丧失了解的稀疏性，影响了二次学习的效率。因此通过改进的剪枝算法对解进行了稀疏化处理，将此方法应用在电力系统短期负荷预测中，并对其预测结果与支持向量机进行分析比较，预测的准确性得到了进一步提高。
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