基于LS-SVM的小水电站年发电量智

针对小水电站年发电量序列的特点，将最小二乘支持向量机（least squares support vector machine, LS-SVM）回归模型引入年发电量预测领域，并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络（artificial neural networks, ANN）的智能预测方法比较，该模型优点是明显的：①将神经网络迭代学习问题转化为直接求解多元线性方程；②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点，确定了预测的稳定性。最后，一个实际的预测例子表明：该模型实现容易、预测准确，适用于小水电站预测。