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针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。 相似文献
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论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局部极值。并利用该优化模型进行光伏发电量预测实验,对优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与其他模型预测结果进行比较,结果表明:基于高斯-柯西变异算子的量子粒子群优化的最小二乘支持向量机对光伏发电量的预测具备较好的收敛速度和跳出局部收敛困境的能力。 相似文献
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基于APSO—LSSVM的软测量建模研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对最小二乘支持向量机在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题,提出利用具有较强的全局搜索能力的自适应粒子群(APSO)优化算法,对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数。利用参数优化调整后得到的具有较优拟和预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明该方法能使模型取得较好的预测效果。 相似文献
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在锌净化除钴过程中,生产数据存在噪声且变量间具有多重相关性,从而难以准确预测钴离子浓度。为此,采用偏最小二乘方法去除数据中的噪声,降低各参数间的多重相关性。通过为不同时期的样本数据赋予不同的权值,提高了最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测的准确性。利用改进的粒子群优化算法优化选择LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,以避免人为选择参数的盲目性。仿真结果表明,PLS- LSSVM模型的预测精度高于偏最小二乘回归和LSSVM。 相似文献
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为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型(PSO-LSSVM).首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型.仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律. 相似文献
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嵇可可 《计算机应用与软件》2014,(10)
针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出一种变异粒子群算法优化最小二乘支持向量的网络流量预测模型(MPSOLSSVM)。首先对网络流量序列进行相空间重构,构建最小二乘支持向量的学习样本;然后采用变异粒子群算法选择最小二乘支持向量机参数,从而建立最优的网络流量预测模型,最后与其他模型进行对比实验。对比结果表明,相对于对比模型,MPSO-LSSVM提高了网络流量的预测精度,预测结果可以为网络管理员提供有价值参考信息。 相似文献
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基于均匀设计的粒子群算法及其在飞控系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
将粒子群算法应用于飞行控制系统的优化设计中,需要解决两个问题:如何选择目标函数和如何确定初始种群和算法运行参数。针对这两个问题,分别提出了基于参考模型的飞行控制系统优化策略和基于均匀设计的粒子群算法初始种群和运行参数的选择方法。仿真结果表明,本文所提出的优化策略能够有效地解决飞行控制系统的优化设计问题,粒子群初始种群分布均匀,收敛速度快。 相似文献
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基于混沌PSO算法优化最小二乘支持向量机实现航空发动机磨损状态监测;通过小波包分解消除润滑油光谱数据的噪声,获取LS-SVM的训练与测试样本;针对最小二乘支持向量机解决大规模数据样本回归问题时所出现的训练时间长、收敛速度慢等缺点,提出了混沌PSO算法优化LS-SVM的模型参数;该方法不仅克服了传统PSO算法早熟、容易陷入局部最小值等缺点,同时显著提高了最小二乘支持向量机的预测能力;最后,将一般LS-SVM和GM(1,1)模型的预测结果与文中预测结果进行对比,该方法构建的模型对测试样本产生的预测误差仅为0.0441,验证了该方法在预测精度上具有明显优势。 相似文献
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Model selection plays a key role in the application of support vector machine (SVM). In this paper, a method of model selection based on the small-world strategy is proposed for least squares support vector regression (LS-SVR). In this method, the model selection is treated as a single-objective global optimization problem in which generalization performance measure performs as fitness function. To get better optimization performance, the main idea of depending more heavily on dense local connections in small-world phenomenon is considered, and a new small-world optimization algorithm based on tabu search, called the tabu-based small-world optimization (TSWO), is proposed by employing tabu search to construct local search operator. Therefore, the hyper-parameters with best generalization performance can be chosen as the global optimum based on the powerful search ability of TSWO. Experiments on six complex multimodal functions are conducted, demonstrating that TSWO performs better in avoiding premature of the population in comparison with the genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). Moreover, the effectiveness of leave-one-out bound of LS-SVM on regression problems is tested on noisy sinc function and benchmark data sets, and the numerical results show that the model selection using TSWO can almost obtain smaller generalization errors than using GA and PSO with three generalization performance measures adopted. 相似文献
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针对最小二乘支持向量机存在的稀疏性欠缺和单核函数局限性问题,本文提出一种基于混合核函数稀疏最小二乘支持向量机的软测量建模方法.该方法使用多项式核函数和RBF核函数线性加权构成混合核函数,兼顾最小二乘支持向量机的全局拟合能力与局部拟合能力,以矢量基学习作为稀疏解算法,改善最小二乘支持向量机的稀疏性,在精简模型结构的同时,避免冗余信息中的噪声过多的拟合到模型参数中,进而采用粒子群算法优化模型部分参数.将此方法分别应用于Mackey- Glasss混沌模型的时间序列预测和乙烯精馏塔塔釜乙烯浓度预测,应用结果表明该方法较最小二乘支持向量机、稀疏最小二乘支持向量机以及混合核最小二乘支持向量机具有更好的泛化效果和预报精度,兆示出其良好的应用潜力. 相似文献
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针对粒子群优化( PSO)算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足,以及KalmanPSO( KPSO)算法在设计与应用过程中存在的缺陷,提出了基于自适应 Kalman 滤波的改进 PSO ( AKPSO)算法,并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立了粒子群系统状态方程和观测方程;采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明:所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO,KPSO算法,有效地提高了加速度计的标定精度。 相似文献
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电解温度、氧化铝浓度和极距是铝电解槽中十分重要却又难以在线测量的3个参数.针对这个问题,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化的新方法,建立这3个参数的软测量模型.该方法考虑最小二乘支持向量机的算法参数的选取问题,先定义预测误差的平方和的算术平均作为适应度函数,然后采用粒子群优化技术在可行域内不断迭代搜索,使适应值不断减小,最终得到最优的算法参数,以及对应的模型参数.仿真结果表明:本文方法具有比神经网络方法更小的绝对误差和相对误差,证明了本文方法的有效性和优越性. 相似文献