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。     

稀疏最小二乘支持向量机及其应用研究

提出一种构造稀疏化最小二乘支持向量机的方法．该方法首先通过斯密特正交化法对核矩阵进 行简约,得到核矩阵的基向量组;再利用核偏最小二乘方法对最小二乘支持向量机进行回归计算,从而使最 小二乘向量机具有一定稀疏性．基于稀疏最小二乘向量机建立了非线性动态预测模型,对铜转炉造渣期吹炼 时间进行滚动预测．仿真结果表明,基于核偏最小二乘辨识的稀疏最小二乘支持向量机具有计算效率高、预 测精度好的特点．     

基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿研究

针对最小二乘支持向量机在对传感器进行补偿时,正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题,提出一种利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数的传感器补偿方法。该方法利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型的正则化参数和核函数参数,避免了人工选择参数的盲目性,提高了最小二乘支持向量机模型的预测精度。仿真实验表明,在传感器的补偿时,该方法比最小二乘支持向量机模型的补偿精度更高。     

基于LS-SVM预报的动态矩阵预测控制

针对实际工业过程中的非线性及时变特性,传统预测控制算法就难于建立精确的数学模型,从而提出了一种基于最小二乘支持向量机预报的动态矩阵预测控制模型.在整个过程中,首先建立基于最小二乘支持向量机的非线性动态矩阵预测控制结构,通过利用最小二乘支持向量机辨识被控对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例表明该模型对预测结果有很好的控制作用,有效消除输入干扰的影响,从而提高了预测精度.     

基于LS-SVM的小样本费用智能预测

最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。     

遗传支持向量机在股市趋向的预测

为了能够提高股市趋向的预测效率,深入地研究了支持向量机在股市趋向的预测和应用。提出了遗传模拟退火算法优化的最小二乘支持向量机预测模型,并分别对最小二乘支持向量机和遗传模拟退火算法进行了描述,给出了优化预测模型。通过实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

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。     

基于改进ABC的LSSVM氧化还原电位预测研究

针对氧化还原电位对于生物氧化提金预处理过程的控制和优化具有重要作用,提出了一种基于改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的预测方法;该算法是在标准人工蜂群算法的基础上,通过引入欧氏距离,使得在一定邻域内观察蜂采用不同于雇佣蜂的搜索策略;采用改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的参数,取得最优解并赋予最小二乘支持向量机进行预测;以新疆某金矿的生产数据进行仿真研究,结果表明:基于改进的ABC算法优化的最小二乘支持向量机具有较高的预测精度,该方法能使模型取得较好的预测效果。     

基于LS-SVM的陶瓷窑炉温度预测控制

针对陶瓷窑炉大热容量、大滞后、非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机动态矩阵控制方法;首先,采用保证种群多样性微粒群算法优化的最小二乘支持向量机离线建立被控对象模型;然后在系统运行过程中,用动态矩阵预测算法实现对被控系统的预测控制;并以陶瓷窑炉温度为控制对象,与Smith预估控制以及内模控制算法进行了比较;仿真结果证明了所提控制方法具有很好的动、静态性能和强鲁棒性。     

基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测研究*

针对耕地面积数据的小样本、复杂非线性特点,提出一种基于最小二乘支持向量机的耕地面积预测方法。采用相关系数法选择耕地面积的影响因子,通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立耕地面积与影响因子之间复杂的非线性关系模型。采用湖南省耕地面积数据对模型性能进行验证,结果表明,相对于参比模型,最小二乘支持向量机提高了耕地面积的预测精度,是一种有效的耕地面积预测方法。