随着能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展，准确的电力负荷预测已成为保障电网稳定运行的关键环节。本文提出了一种结合机器学习与传统算法的混合型负荷预测模型，旨在提高预测精度并降低计算复杂度。通过引入遗传算法对模型参数进行优化，实现了对短期负荷的有效预测。
研究首先收集了历史用电数据，并利用数据预处理技术去除异常值和填补缺失值。随后，采用支持向量机（SVM）作为基础预测器，并通过粒子群优化算法调整其核函数参数。此外，还结合时间序列分析方法，进一步提升模型的适应性和鲁棒性。
实验结果表明，该模型在多个实际案例中均表现出较高的预测准确性，且相较于单一模型具有更强的泛化能力。未来工作将着眼于如何将更多外部因素如天气状况纳入模型之中，以期获得更加全面和精确的预测效果。
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