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  1. 基于复Morlet小波SVM的负荷预测

  2. 基于复Ｍｏｒｌｅｔ小波ＳＶＭ的负荷预测 陈维荣1,　郑永康1,　戴朝华1,　王维博2 (1.西南交通大学电气工程学院,四川成都610031;2.西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都 610031) 摘　要:为提高预测精度和克服支持向量机(ＳＶＭ)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和 云遗传算法(ＣＧＡ)良好的全局寻优能力,构建了以复Ｍｏｒｌｅｔ小波为核函数、以ＣＧＡ为参数优化算法的ＳＶＭ——— 基于ＣＧＡ的复Ｍｏｒｌｅｔ小波ＳＶＭ(ＣＧＡ-ＣＭＷ-ＳＶＭ).针对短期负荷预测

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-13
    • 文件大小：246kb
    • 提供者：vcfriend

  1. 基于时变PSO_SVM的混沌时间序列连续预报

  2. 针对粒子群优化(PSO)算法中适应度函数不可变的问题，提出一种改进时变 PSO 算法（ TVPSO），其适应度函数可变， 利用 TVPSO 对最小二乘支持向量机（ LSSVM）的参数进行优化，避免了人为选择参数的盲目性，提高了预测模型的在线预测能力。 建立基于 TVPSO -LSSVM 的连续预报模型，充分利用 LSSVM 的结构风险最小化与 TVPSO 粒子群算法全局、时变的特性，对非线性较强的混沌时间序列进行连续预报。仿真结果表明，该法运算速度快，适用于在线预报。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2015-09-09
    • 文件大小：815kb
    • 提供者：qq_31175517

  1. 包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，使用混沌与分形分析的例程。

  2. 包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，使用混沌与分形分析的例程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-26
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：doublepython

  1. MFOA-SVM在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 针对新安煤矿采煤工作面瓦斯涌出量系统时变非线性特点,建立改进果蝇算法(MFOA)支持向量机(SVM)预测模型。利用FOA具有运算简单、收敛速度快、寻优精度高等优势来优化SVM核函数参数g、惩罚因子c和不敏感损失函数ε,但FOA也存在可能陷入局部最优的不稳定缺陷,则嵌入三维搜索、混沌优化、自适应变步长和最优保留策略进行改进,并利用Rosenbrock测试函数和采煤工作面瓦斯涌出量历史数据进行试验分析,结果表明:该模型预测平均相对误差为2.16%,比其他预测模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度、更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：368kb
    • 提供者：weixin_38740201

  1. 基于混沌相空间重构的LS-SVM模型的动态变形数据特征预报分析

  2. 文中应用BP算法、遗传算法、混沌理论及支持向量机,建立各种模型对变形体进行预报,通过实例分析得知,对于大多数变形体的变形数据来说,基于混沌相空间重构的LS-SVM预报模型的预报能力均优于GA-BP网络预报模型和BP网络模型,且具有更高的可靠性。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于相似样本的风速组合预测

  2. 风速预测是减小大规模风力发电对电网造成不利影响的有效手段,但是风速的非线性与非平稳性特点将给预测带来极大挑战。笔者采用一种基于灰色关联度的层次聚类算法HCGRDA和带高斯扰动的模拟退火果蝇算法GDSAFOA优化SVM的短期风速组合预测方法。该方法利用HCGRDA获得相似的样本空间,采用集合经验模态分解EEMD算法分解风速时间序列,利用经混沌相空间重构的SVM与NARX网络进行线性组合预测。以山西某风电场实测数据为例进行建模,结果表明本文所采用方法合理、有效。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：419kb
    • 提供者：weixin_38681628

  1. 基于相关向量机的短期风速预测模型

  2. 通过对风速的时间序列进行分析，表明该序列具有混沌特性。在此基础上，利用相空间重构理论建立基于相关向量机（RVM）的短期风速预测模型，并对不同的核函数进行分析，选出最优的核函数。与现有的风速预测模型相比，该模型具有高稀疏性、核函数选择灵活等优点。仿真结果表明，与BP神经网络和支持向量机（SVM）模型相比，RVM模型预测精度更高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：693kb
    • 提供者：weixin_38618094