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基于粒子群优化的非线性系统最小二乘支持向量机预测控制方法 总被引:8,自引:3,他引:8
对于非线性系统预测控制问题, 本文提出了一种基于模型学习和粒子群优化(PSO)的单步预测控制算法.该方法使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线性系统模型并预测系统的输出值, 通过输出反馈和偏差校正减少预测误差, 由PSO滚动优化获得非线性系统的控制量. 该方法能在非线性系统数学模型未知的情况下设计出有效的预测控制器. 通过对单变量多变量非线性系统进行仿真, 证明了该预测控制方法是有效的, 且具有良好的自适应能力和鲁棒性. 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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基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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遗传优化支持向量机在电力负荷预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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最小二乘支持向量机建模及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在白酒酿制过程中,淀粉的利用率是一个重要而又难测的质量参数.工业多采用化学分析法进行测量,但是该方法需要离线测量,且存在耗时长、误差大的缺陷.针对此问题,提出粒子群优化最小二乘支持向量机回归方法实现淀粉利用率的在线预测.根据酿酒发酵过程的离线数据,建立最小二乘支持向量机回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化.仿真结果表明,所提方法建立的模型对于淀粉利用率的预测具有较高的预测精度及泛化能力,是一种解决淀粉利用率难测问题的好方法. 相似文献
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研究电力系统负荷预测问题,针对电力负荷过程存在非线性技术,为提高预测精度,保证安全供电,改变传统方法,提出改进支持向量机的预测性能,更精确地预测电力负荷,提出粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的电力负荷预测方法。PSO-SVM用粒子群算法优化支持向量机参数,减少了对支持向量机参数选择的盲目性,获得较优的支持向量机预测模型。并以贵州省为例在2008.7-2009.7电力负荷数据进行测试和分析,并进行仿真。实验结果表明,在电力负荷预测中,PSO-SVM比SVM和BPNN有着更高的预测精度,测试表明PSO-SVM方法用于电力负荷预测是有效可行的。 相似文献
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基于综合模型的中长期电力负荷预测系统的实现 总被引:5,自引:0,他引:5
详细地论述了负荷预测软件的设计思想和实现,并系统地阐述了用于电力系统中长期负荷预测的综合模型的具体实现方法,进行了仿真实验。 相似文献
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中长期电力负荷预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效地提高电力负荷的预测精度,针对影响中长期电力负荷多因素间的非线性和不确定性,提出了一种粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中长期电力负荷预测方法.采用粗糙集理论把影响电力负荷的六个因素,属性约简为三个核心属性,减少了LSSVM的输入量,提高了电力负荷预测系统的快速性;粗糙最小二乘支持向量机回归建模,构造RS-LSSVM的电力负荷预测模型,提高预测的精度.最后进行仿真,改进模型应用于某地区的中长期电力负荷的拟合和预测中,采用RS-LSSVM模型,与BP神经网络的拟合预测结果相比,预测误差明显小于BP神经网络,具有更高的预测精度,为中长期的电力系统负荷预测提供了一种新的科学、有效的方法. 相似文献
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针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题,对两次拟合等维灰色预测模型进行研究,并对其进行改进,通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模,经研究发现当历史数据有较大波动时,利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。 相似文献
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电力系统负荷预测的精确度决定着电网安全稳定、高效的运行.最小二乘支持向量机(LSSVM)被广泛应用电力系统负荷预测上,然而该方法在处理不确定性问题上有很多不足之处.为了更精确的选择核函数的参数,处理不确定性因素,提高短期负荷预测的精度,提出了一种将云模型、粒子群优化(PSO)和LSSVM相结合的组合模型.首先通过对各影响因子的不确定性分析,按不确定性高低将各影响因子分别应用Cloud-LSSVM和PSO-LSSVM进行预测,然后通过组合模型的加权计算的得到最终预测值.最后,通过仿真对比证明该模型能更好的处理不确定性,从而提高电力系统短期负荷预测精度. 相似文献
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应用混沌理论的电力系统短期负荷预测 总被引:22,自引:3,他引:22
应用混沌方法对电力系统历史负荷时间序列进行数理统计处理,并将这种混沌特性应用于知期负荷预测。不直接考虑气候等随机因素,只要根据过去负荷时间序列及计算所得的Lyapunov指数规律,就可得到较高的预测精度。对东北电网实际负荷时间序列进行预测,取得满意的结果。 相似文献
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为了更好地反映各种相关因素对负荷的影响,采用人工神经网络进行中长期负荷预测.基于人工神经网络原理,设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,选取国内生产总值、重工业生产总值、轻工业生产总值、农业生产总值、第一产业、第二产业和第三产业等七个因素作为神经网络的输入变量.采用排除法对这些输入变量进行优化选择,并对预测精度的影响进行了探讨.仿真结果证明利用排除法后预测精度明显提高,故提出的方法是可行和有效的. 相似文献