一种改进支持向量机的中长期负荷预测方法的中期报告本文旨在介绍一种改进支持向量机（SVM）用于中长期负荷预测的方法，并报告该方法的中期进展情况。该方法的主要改进是在传统SVM中引入了核函数参数自适应调整和基于多核的SVM模型。该方法的基本流程是先将历史数据进行处理和特征提取，然后使用改进的SVM模型进行训练和预测。在数据处理步骤中，我们首先进行了数据清洗和缺失值填充，然后根据历史数据的季节性和趋势性，使用时间序列分解方法将负荷数据分解为三个部分：趋势项、季节项和随机项。然后，我们对每个部分进行特征提取和选择，得到多个特征集合作为SVM训练的输入。在模型训练和预测过程中，我们首先使用基于贪心算法的多核选择方法选择最佳核函数。然后，我们利用交叉验证法选择出最佳模型参数，并使用该参数进行模型训练和预测。实验结果表明，我们的方法比传统的SVM方法在中长期负荷预测中具有更好的性能。具体来说，我们的方法在不同预测时期内，预测误差都更小、预测精度更高。虽然我们的方法已经取得了一定的进展，但仍需要进一步的研究和改进，包括增加新的特征提取方法、优化模型参数选择方法等。