基于混合蚁群和粒子群优化LSSVM的脉动风速预测

为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)对脉动风速预测的精确性,提出了基于混合蚁群和粒子群优化LSSVM的预测方法。对LSSVM参数进行搜索寻优,主要分为两阶段:第一阶段,利用蚁群算法在参数空间进行全局搜索,实现对LSSVM参数的初步寻优;第二阶段,利用蚁群算法获得的寻优结果初始化粒子群粒子位置,实行进一步的粒子群搜索寻优,获得更为精确的LSSVM。运用基于混合蚁群和粒子群优化的LSSVM对脉动风速时程进行预测,并与分别基于蚁群和粒子群优化的LSSSVM预测结果进行对比。数值分析表明,基于混合蚁群和粒子群优化的LSSVM预测方法精度高、鲁棒性强,具有工程应用前景。