摘要：为了提高短期电价预测的精度，将电价分解成工作日电价和周末电价两个时间序列，并且，通过移动平均法和离散傅立叶变换，分别将这两个时间序列分成趋势分量、周期分量和随机分量三个组成部分，然后，分别采用移动平均法、外推法和最小二乘支持向量机对这三个组成部分进行预测以求得两个电价时间序列未来的预测值。仿真结果表明，与采用传统BP神经网络法的预测方法相比，该方法具有较高的预测精度，其预测绝对百分比误差在7％以内。

关键词：电价预测 最小二乘支持向量机 时间序列分解 移动平均法 离散傅里叶变换 

单位：湖南大学电气与信息工程学院 长沙410082