本发明属于计算机数据快速分析技术领域，公开了一种基于子抽样SVR集成的短期电力负荷预测方法；采用子抽样支持向量回归集成的方法，子采样策略实现支持向量机的并行学习，保证了每个单个的SVR具有足够的多样性，减少信息的损失量；选择基于单个SVR集成的一种新的群优化学习算法，保证每个SVR集成具有足够的强度来预测短期负荷数据。本发明基于小尺寸子抽样的集成方法具有经典的U‑统计量的统计推理性质，小规模子抽样策略的引入，有效降低了估计器的复杂度；同时提高了计算精度和效率，并同时返回较好的置信区间。本发明的SSVRE模式很容易移植到并行计算框架中。
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来源：北方有色网
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