多阶灰色支持向量机集成预测模型研究

对灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM预测模型进行分析,提出了多阶灰色支持向量机集成预测模型Dm_GM(1,1)-SVM。通过多阶缓冲算子改进灰色预测模型的预测精度,对最终预测值的各个相关指标进行预测;同时,采用粒子群优化算法对支持向量机模型进行径向基核参数和惩罚参数寻优,得到最佳参数对(c,g),从而确定支持向量机的最佳回归模型;最后将各指标预测值作为支持向量机模型的输入,依据预测模型和预测模型的输入值求得预测结果。实验实例表明,多阶灰色支持向量机集成模型和传统的预测模型相比,在本例中预测精度更高,说明多阶灰色预测模型和支持向量机模型相结合在解决实际预测问题中具有实用价值。     

基于CS-SVR模型的短期风电功率预测

为了提高短期风电功率预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm, CS)优化支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)机的预测方法,该方法首先根据上截断点和下截断点对输入数据进行预处理,剔除异常数据,之后以输入数据中的风速、平均风速、风机状态等属性数据作为SVR算法模型的输入,以风电功率数据作为SVR算法模型的输出,建立短期风电功率的SVR预测模型,针对SVR算法存在难以选择最优参数的缺点,提出采用布谷鸟算法优化SVR参数的方法,建立短期风电功率的CS-SVR预测模型。通过与SVR、PSO-SVR预测模型进行了对比仿真实验,实验结果表明,CS-SVR预测模型具有较高的预测精度。     

改进灰狼算法的核极限学习机的风功率预测

针对风能的波动性、非平稳性导致风电功率预测精度不高的问题,研究并提出一种基于可变模式分解(VMD)技术和改进灰狼算法(DIGWO)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率预测模型。将功率信号进行分解得到若干个不同带宽的模式分量,对各个模式分量建立核极限学习机预测模型。为提高核极限学习机的寻优能力,采用改进的灰狼算法对核极限学习机的参数进行优化,得到各个模式分量的预测值,将分量预测值进行叠加后得到风电功率最终预测。采用实际风电功率数据进行实验仿真,实验结果表明,该模型的RMSE和MAE分别是1.5%和1.16%,相比其他模型提高了风电功率预测精度。     

基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机及其应用

为更好发现数据中的复杂规律,避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题,本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法.首先,基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型;其次,利用基于云模型和二次插值算法改进灰狼优化算法对核函数权值和参数的选取进行优化;最后,应用灰色关联分析理论确定采油速度影响因素集,并作为多核支持向量回归机预测模型的输入.与6种采油速度预测方法进行对比,所提方法具有较好的全局寻优能力和较高的预测率的优点.     

基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析

针对风功率预测数据精度较低,可信度难以度量的问题,研究了基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析方法。采用一次指数平滑方法平滑处理风功率预测的历史风速数据,将完成平滑处理的数据输入LSSVM风功率预测模型中,该模型设置线性最小二乘系统作为支持向量机的损失函数。选取果蝇优化算法优化LSSVM风功率预测模型,设置风功率预测的均方根误差作为果蝇优化算法的适应度函数,获取LSSVM风功率预测模型的最优参数,量化分析了风功率预测数据可信度。实验结果表明,该方法预测风功率的均方根误差低于0.3,具有较高的风功率预测数据可信度。     

基于改进EMD与SVM的风电功率短期预测模型

风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为提高风电功率短期预测的精度,构建基于改进的经验模态分解法(EMD)和支持向量机(SVM)相结合的预测模型,进行风电功率的短期预测。首先,采用镜像延拓算法对预处理后的功率序列进行处理,从而抑制经验模态分解法分解过程中的端点效应;同时,采用分段三次埃尔米特插值代替三次样条插值,由此得到的包络线可以有效改进EMD的欠冲或过冲问题;然后用改进后的EMD方法将风电功率序列分解成不同的分量,再针对各分量分别构建各自的SVM模型进行预测,最后将各预测分量进行叠加,由此得到总的风电功率预测值。实验结果表明,相比与其他的短期功率预测模型,改进的EMD-SVM预测模型具有更高的预测精度,具有一定的应用价值。     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机税收预测模型研究

针对税收收入预测存在着非线性、不稳定性和多经济因素影响的复杂性,提出用最小二乘支持向量回归机的方法对广东省从化市的税收收入进行预测,并建立数学模型。由于模型中的参数C和σ²直接影响支持向量机的预测效果,因此巧妙地融合了粒子群优化算法的思想,采用粒子群算法对参数进行寻优来确保预测模型的精确性和稳定性。仿真实验结果表明,相对于各参比模型,用粒子群算法对参数进行寻优的最小二乘支持向量回归机的预测精度有了显著提高,从而说明了该模型的有效性和实用性。     

基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM的短期风功率预测

随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一.建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风功率组合预测模型.采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始风功率序列分解成特征互异的各个本征模态分量,对分解产生的本征模态分量进行相空间重构,然后根据得到的新模态分量建立相应的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型.针对LSSVM模型的预测精度易受参数选择的影响,提出萤火虫算法(SAFA)优化LSSVM模型的参数,解决了 LSSVM参数寻优效率低的问题.算例分析表明CEEMDAN-SAFA-LSSVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率.     

基于IBH-LSSVM的混沌时间序列预测及其在抽油井动液面短期预测中的应用

为了提高预测模型的预测精度,模型参数的选取通常转化为目标参数的组合优化问题,但是预测结果经常会受到优化算法参数设置的影响．针对这个问题,本文提出了一种基于改进黑洞算法和最小二乘支持向量机的预测模型,该模型将嵌入维数、 延迟时间、 正则化参数和核函数参数作为组合优化目标,优化算法不需要额外设定任何主观参数．另外,为了防止模型训练的过拟合,采用基于快速留一法的在线校验方法．通过对寻优机制的改进,该模型具有更好的预测效果．将其应用于抽油井动液面的短期预测中,结果表明所提出的预测模型具有一定的实际应用意义．     

基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测

支持向量机理论为研究中长期水文预测提供了新的方法。针对最小二乘支持向量机模型参数选择费时且效果差这一问题,给出基于粒子群算法的最小二乘支持向量机水文预测模型(PSO-LSSVM)。该模型运用最小二乘支持向量机回归原理建立,参数选取采用具有全局搜索能力的粒子群算法进行寻优。用此模型对南桠河冶勒水电站月径流进行预测,仿真计算结果表明,该算法可提高预测效率与预测精度。     

基于IPSO混沌支持向量机的网络流量预测研究

针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向量机预测模型。应用实例结果表明,该模型对网络流量预测是有效可行的,并具有较高的寻优效率、预测精度和较好的稳态性能。     

基于混沌类电磁算法优化支持向量机的短期负荷预测

短期负荷预测准确性对于电网态势感知和电网策略具有十分重要的意义。提出一种基于混沌类电磁学（CEM）优化支持向量机的短期负荷预测方法,该方法利用聚类思想判断数据质量并进行相关数据预处理工作。建立支持向量机的短期负荷预测模型,针对传统支持向量机参数选择困难问题,引入混沌类电磁学算法优化参数,提高算法收敛效率和寻优能力。仿真结果表明：所提算法较传统支持向量机算法和粒子群-支持向量机算法（PSO-SVM）收敛速度更快,寻优能力更强,适用于短期负荷预测。     

多元宇宙优化算法优化WLSSVM的网络流量预测

高精度网络流量预测可以帮助管理人员了解网络流量变化态势,提高网络系统的稳定性,为了降低网络流量预测的误差,提出了基于多元宇宙优化算法优化加权最小二乘支持向量机的网络流量预测模型。首先采用网络流量历史数据,将其作为加权最小二乘支持向量机的输入向量,然后利用多元宇宙优化算法对加权最小二乘支持向量机参数寻优,从而得到最优的网络流量预测模型,最后采用具体网络流量预测应用实例对模型性能进行测试与分析,结果表明本模型可以准确描述网络流量的变化规律,预测误差很小,完全能够满足网络管理实际要求,相对于其他预测模型,本模型的网络流量预测精度得到了有效提高。     

基于SOA-LSSVM的短时交通流量预测

针对短时交通流量存在的非线性与不确定性的问题,结合搜索者算法收敛精度高和最小二乘支持向量机计算速度快的优点,提出基于搜索者-最小二乘支持向量机( SOA-LSSVM)的流量预测模型,将该模型应用于短时交通流量预测,并与人工神经网络进行对比分析,结果表明,该模型具有较高的预测精度和泛化能力,适合于短时交通流量的预测,具有良好的推广应用价值。     

基于均匀设计优化预测模型参数的混沌时间序列预测

为解决混沌时间序列预测中的延迟时间、嵌入维与模型参数等优化问题,提出一种基于均匀设计优化预测模型参数的混沌时间序列预测模型(UD-LSSVM)。首先采用均匀设计产生多个参数组合,并采用最小二乘支持向量机得到每组参数的均方根误差(RMSE);然后最小二乘支持向量机对参数进行全组合寻优建立最优混沌时间预测模型;最后进行混沌时间序列仿真测试。仿真结果表明,相对于对比模型,UD-LSSVM不仅可以快速、准确找到延迟时间、嵌入维与模型参数的最优组合,而且提高了混沌时间序列预测的预测精度。     

基于改进萤火虫寻优支持向量机的PM2.5预测

针对现有PM2.5浓度预测误差较大的问题,提出一种基于改进萤火虫寻优支持向量机的预测模型（IFA-SVM）.该模型引入邻域搜索和可变步长策略改进萤火虫算法,利用改进FA对SVM的参数C、ε和γ寻优,用最优参数SVM模型预测太原市PM2.5值.其中邻域搜索策略能为参数优化提供更多更精确的候选解;可变步长可动态调整算法搜索步长,加速收敛,平衡FA的全局和局部搜索能力.将IFA-SVM预测值与萤火虫算法-支持向量机（FA-SVM）、遗传算法-支持向量机（GA-SVM）、粒子群算法-支持向量机（PSO-SVM）相比较.结果表明较其他方法,IFA-SVM模型对太原市未来一天和三天的PM2.5值都取得了更精确的预测性能.     

基于支持向量回归机的股票价格预测

研究股票价格预测问题,股票价格变化具有非线性、时变性,传统线性预测模型难以准确刻画股价变化规律,且非线性神经网络存在过拟合、局部最小等缺陷,预测精度比较低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于粒子群优化支持向量机的股票价格预测模型。利用粒子群算法良好的寻优能力,对支持向量机参数进行优化,加快支持向量机学习速度,再采用非线性预测能力优异的支持向量机对股票价格进行预测。以南天信息股票价格对模型性能进行仿真,实验结果证明,支持向量机预测模型能全面反映股票价格变化的非线性的时变规律,获得更高预测精度,预测结果对股民实际操作具有较大的指导价值。     

基于DE-SVM非线性组合预测模型的研究

为提高预测精度,提出DE-SVM非线性组合预测模型。以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用差分进化算法（DE）对支持向量机参数进行优化,并利用支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测。算例结果表明,DE-SVM综合利用了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强。     

遗传优化支持向量机的软件可靠性预测模型

软件可靠性预测在软件开发的早期就能预测出哪些模块有出错倾向。提出一种改进的支持向量机来进行软件可靠性预测。针对支持向量机参数难选择的问题,将遗传算法引入到支持向量机的参数选择中,构造基于遗传算法优化支持向量机的软件可靠性预测模型,并用主成分分析的方法对软件度量数据进行降维,通过仿真实验,证明该模型比支持向量机、BP神经网络、分类回归树和聚类分析等预测模型具有更高的预测精度。     

基于改进PSO优化SVR的交通事故预测模型

为了有效预测交通事故,提出一种基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的预测模型。改进粒子群算法利用网格搜索对全局最优粒子的邻域进行精细搜索,结合粒子群算法较快的收敛速度和网格搜索较强局部搜索能力的优点,提高了支持向量回归机相关参数的优化精度,进而改善了交通事故预测模型的预测性能。仿真结果表明,基于改进粒子群算法优化支持向量回归机的交通事故预测模型达到了较快的学习速度和较高的预测精度,具有良好的工程应用性。 