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基于支持向量机的中短期电力负荷预测的任务书
任务目标：
本任务旨在研究基于支持向量机的中短期电力负荷预测方法，建立预测模型，预测电力负荷，为电力系统运营和市场调度提供基础数据支撑。
任务要求：
1.搜集电力负荷相关数据，包括历史电力负荷数据、天气数据和经济数据等。
2.研究支持向量机（SVM）算法原理、优缺点及应用情况，尤其是SVM在电力负荷预测方面的应用情况。
3.基于搜集到的数据，对SVM模型进行建模和训练，并对模型进行优化和调参，以提高模型预测精度。
4.验证建立的SVM模型的预测精度。采用误差平方和（SSE）和平均绝对误差（MAE）等指标对模型进行评估。
5.可以通过界面或其他形式，展示模型的预测能力和预测结果，并对预测结果进行可视化。
6.撰写实验报告，详细说明模型的建立和测试方法，分析模型的预测精度和优点，并提出完善和改进的方案。
参考文献：
1.杨广文,石涛.基于支持向量机的短期电力负荷预测[J].电力系统及其自动化学报,2004,16(6):764-768.
2.李建民.支持向量机在电力负荷预测中的应用研究[J].长春理工大学学报,2015,38(6):655-658.
3.张贤红,钱颖斌,姜箭.基于支持向量机的电力负荷预测方法研究[J].山东大学学报(工学版),2015,45(5):86-92.