[论文] 评审意见

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1、论文需要对模型进行比较（与现有的预测模型的比较），以及各种方法的计算量，可以的话，考虑一下采用不同的数据进行计算分析。主要问题：1）文献分析不够，现有SVM以及负荷预测的分析现状不够。2）SVM的原理介绍可以删除。3）提及SVM预测的精度高，但是没有说明参考的那篇文献的结果，也没有进行证明。4）图2中的各个阶段解释的不清楚。5）论文最重要的问题是要将本文方法与其他传统方法以及优化方法在负荷预测中进行比较，这样才能证明本文的价值。6）建议采用其他的数据对论文的方法进行测试，说明其优越性。7）建议用一年的数据（这个可以不管）8）论文中“forecastingaccuracyof

2、SVMisbetterthatofotherforecastingmethods”必须提供证明，不行就删除吧，多个审稿人都有这个意见。9）“optimaltrainingsample”的中文意思。10）历史数据，输入向量SVR的参数以及输出变量的含义以及参数需要给出。11）结论中说本文方法提高了准确度，而验证计算是采用重庆的负荷数据，需要说明的是重庆的天气是否随时间变化。12）论文没有对比以下文献的方法与结果。QunZong,WenjingLiuandLiqianDou“ParameterselectionforSVRbasedonPSO”,Proceedingofthe6

3、thWorldcongressonintelligentcontrolandautomation,June21-23,2006,DalianChina.WenbinMa“Powersystemshorttermloadforecastingusingimprovedsupportvectormachines”2008InternationalSymposiumonKnowledgeAcquisitionandModeling,DOI10.1109/KAM2008.68我个人的修改建议：论文的主要问题在于：1）没有对现有预测方法的现状总结好。2）没有与现有预测方法对比，这个是

4、最关键的。这个做好了论文就该没问题了。3）增加几组比较计算，就是用现有论文的数据进行计算，与其方法的结果比较，说明优越性。Wie–ChiangHong“ChaoticParticleswarmoptimizationalgorithminasupportvectorregressionelectricloadforecasting.”.EnergyConversionandManagement50(2009)105-117.HuangYue,LiDan,GaoLiqun,WangHongYuan“Ashorttermloadforecastingapproachbasedo

5、nsupportvectormachinewithadaptiveparticleswarmoptimizationalgorithm,DOI1-4244-27239/09,IEEE2009.PingXie,YuanchengLi“Studyofcorevectorregressionandparticleswarmoptimizationforrapidelectricloadforecasting”2009Internationalconferenceonfuturebiomedicalinformationengineering,978-1-4244-4692/09/

6、Theconclusionstatesthatthemethodimprovestheaccuracyofdailyloadsespeciallyintheareawheredailyloadisaffectedbyweather”.ItappearsthatthedatawastakenforacityinChongqing.Doesthatcityhavevariedweatherconditions?historicalloaddata,inputsamples/vectors.Trainingsamples,SVRparametersandoutputvariabl

7、esarenotprovidedReviewers'Comments:Reviewer:1CommentstotheAuthorItisnotclearwhatthemaincontributionofthepaperis.IfthepaperproposesanewAI-basedpredictionmethod,itshouldbefirstevaluatedandjudgedinAIjournals.Ifthepapercontributionistheapplicationofanoveltechnique