Abstract-Load prognoser görs vanligtvis genom att bygga modeller på relativ information, såsom klimat och tidigare uppgifter belastning efterfrågan. År 2001 anordnade EUNITE-nätverket en tävling som syftade till prognostisering av belastningen på medellång sikt (förutsatt daglig maximal belastning under de kommande 31 dagarna). Under tävlingen föreslog vi en modell för stödvektorer (SVM), som var det vinnande bidraget, för att lösa problemet. I detta dokument diskuterar vi i detalj hur SVM, en ny inlärningsteknik, framgångsrikt tillämpas på belastningsprognoser. Dessutom genomförs och presenteras fler experiment och djupare analyser som motiveras av tävlingsresultaten och andra deltagares tillvägagångssätt. Några viktiga slutsatser från resultaten är att temperatur (eller andra typer av klimatinformation) kanske inte är användbart i en sådan medeltid belastning prognos problem och att införandet av tidsserier koncept kan förbättra prognosen.
I REF, en stöd vektor maskin (SVM) antogs för att förutsäga den dagliga toppbelastningen för de kommande 31 dagarna.
Load Forecasting Using Support Vector Machines: A Study on EUNITE Competition 2001
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}