基于混合智能优化LSSVM的非高斯脉动风速预测

考虑智能优化:蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)各自优缺点,并为充分发挥蚁群、遗传算法较好的全局搜索能力和粒子群算法的分级搜索机制,提出混合蚁群和粒子群优化(ACO+PSO)和混合遗传算法和粒子群优化(GA+PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)的非高斯脉动风速预测模型,分别称为ACO+PSO-LSSVM和GA+PSO-LSSVM。运用ACO+PSO-LSSVM和GA+PSO-LSSVM预测模型对某超高层建筑的非高斯脉动风速进行了预测;为比较目的,同时给出ACO-LSSVM、PSO-LSSVM和GA-LSSVM的非高斯脉动风速预测结果。经仔细检查非高斯脉动风速时程预测值、相关函数预测值以及预测性能评价指标,验证了基于混合智能优化LSSVM对非高斯脉动风速预测的有效性和优势。