基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机(Least square Support Vectormachine.LSSVM)相结合的电力系统短期负荷预测方法.考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度.利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度.     

基于DA聚类的多支持向量机负荷预测

针对负荷序列是有噪声的非平稳时间序列的问题,首先利用确定性退火聚类方法(DA)对负荷数据进行全局最优分类。分类考虑了负荷、温度及温度变化等各种因素的影响。然后对分类后的每一个子序列建立相匹配的支持向量机模型进行预测。用所提出的方法对负荷数据进行建模预测,用所得结果同单个支持向量机预测结果进行比较,表明了该方法能改善预测精度,提高学习速度。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

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。     

一类非平坦函数的多核最小二乘支持向量机的鲁棒回归算法

给出了标准最小二乘支持向量机的数学回归模型,并提出了多核最小二乘支持向量机算法,用于提高非平坦函数的回归精度.运用谱系聚类方法解决多核最小二乘支持向量机的解缺乏稀疏性的问题.利用偏最小二乘回归方法对多核最小二乘支持向量机进行了鲁棒回归.通过仿真实例证实了所提方法的有效性.     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。     

遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用

研究电力负荷准确预测问题,电力负荷与影响因子之间呈现复杂非线性关系,传统预测方法无法刻画其变化规律,预测精度低。为提高电力负荷预测精度,提出一种采用遗传优化支持向量机的电力负荷预测模型。采用最小二乘支持向量机的非线性逼近能力去描述电力负荷与影响因子间的复杂非线性关系,并采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的参数。采用某省1990～2008年电力负荷数据仿真测试,结果表明,遗传优化支持向量机提高了电力负荷的预测精度,预测平均误差低于其它对比模型,电力负荷预测提供了一种新的研究思路和途径。     

基于MapReduce的最小二乘支持向量机回归模型

针对最小二乘支持向量机处理大规模数据集耗时长且受内存限制的特点,将局部多模型方法与MapReduce编程模式相结合,提出一种并行最小二乘支持向量机回归模型.模型由两组MapReduce过程组成,首先按照输入样本集对样本数据进行聚类操作,再对聚类后得到的子类按输出样本集进行二次聚类操作,分别得到局部模型数目和各局部模型综合加权输出计算结果.实验结果表明,并行最小二乘支持向量机回归模型具有较好的加速比和可扩展性.     

基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

提出了结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)的短期电力负荷预测。由于影响负荷预测因素的复杂性和最小二乘支持向量机参数选择的不确定性,提出了采用遗传算法同时对电力负荷训练样本进行特征提取和最小二乘支持向量机的参数选择,然后利用提取出的数据序列和选择的参数,建立最小二乘支持向量机预测模型。通过实际算例分析,证明了该算法可以改善预测模型的精度和泛化能力。     

模糊核聚类支持向量机集成模型及应用

为了进一步提高支持向量机在回归预测中的精度,提出一种基于模糊核聚类的最小二乘支持向量机集成方法。该方法采用模糊核聚类算法根据相互独立训练出的多个LS SVM在验证集上的输出对其进行分类,并计算每一类中的所有个体在独立验证集上的泛化误差,然后取其中平均泛化误差最小的个体作为这一类的代表,最后经简单平均法得到集成的最终预测输出。在短期电力负荷预测中的实验结果表明,该方法具有更高的精确度。     

基于免疫优化多输出最小二乘支持向量机及其应用*

传统的支持向量机是一种两类问题的判别方法, 不能直接应用于多类分类问题。为了解决这个问题,提出了一种免疫优化多输出最小二乘支持向量机方法。该方法利用免疫算法来优化最小二乘支持向量机的参数。将该方法应用于污水生化处理过程建模及语音情感识别,仿真结果表明,该方法具有更高的精度。