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针对电力系统年用电量增长的特点，将最小二乘支持向量机LS—SVM（1east squares support vector machine）回归模型引入年电力需求预测领域，并给出了相应的过程和算法。与常规基于人工神经网络ANN（artificial neural networks）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；3）将年电力需求预测的外插回归问题转换为内插问题，提高了预测精度。应用实