摘要：全面总结了支持向量机（SVM）在短期负荷预测中的应用概况，并从SVM的原理出发，对比人工神经网络方法，从本质上阐述了SVM方法在短期负荷预测中应用的优越性。同时针对SVM在应用中存在的问题，包括数据预处理、核函数构造及选取和参数优化的方法，做出分析，并归纳了现行的解决方法。从SVM算法用于负荷预测的机理及提高预测精度和速度的角度，对于一系列SVM的改进方法，全面地进行了归纳，并提出需进一步探讨的关键问题。最后对基于SVM的短期负荷NN所需注意的关键问题做出总结，并提出建议。

关键词：支持向量机 人工神经网络 短期负荷预测 数据预处理 核函数 

单位：西南交通大学电气工程学院 成都610031