基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测

城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义. 为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型. 首先,运用EMD算法把原始非线性时间序列分解为互不耦合的模态分量,并采用PSR算法确定LSSVM建模中各个分量的输入输出结构; 其次,运用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,使用训练好的LSSVM模型对各个IMF分量进行回归预测; 最后运用该组合模型对郑州市燃气管网负荷进行短期预测.结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法.     

基于平均包络线匹配算法的EMD端点效应分析及在股价趋势分解中的应用

经验模式分解(EMD)能够有效获得非平稳非线性信号的时频特征,但传统的EMD分解算法存在严重的端点效应. 在深入研究和分析EMD算法的基础上,提出了一种基于波形匹配的端点效应处理方案,通过计算波形匹配度, 在平均包络线内部寻找与其端部变化趋势最为接近的子波,并用这段子波代替平均包络线的边缘部分, 使处理后的平均包络线极大地接近真实包络线,并把这种端点效应处理方案的EMD分解算法应用到实际的股票市场价格趋势分解中.实验结果表明,与经典的EMD边界延拓算法相比,本文提出的算法能更有效地抑制EMD分解时的边界效应, 分解得到的固有模式函数更能体现模拟信号真实的频率、幅值信息.应用实验表明:与现有方法相比,该方法更能提高预测精度.     

混沌时间序列的混合遗传神经网络预测方法

在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时问序列的方法.通过复相关法和Cao方法重构混沌时间序列,利用改进的遗传算法优化神经网络的结构、初始权值和阚值,然后训练神经网络求得最优解.该算法应用到混沌时间序列的预测中,验证了该算法的有效性,并与BP和RBF算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该算法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

AC算法的EMD分解GMDH组合的预测模型及应用

引入EMD把含有多个震荡模式的数据分解为满足一定条件的多个单一震荡模式分量的线性叠加,对震荡模式分量应用非参数的AC算法,通过历史上相似时期的已知延拓进行预测,利用GMDH客观确定权重构建组合预测模型,并运用该模型结合原油期货数据进行实证。结果表明:用EMD方法改进AC预测模型提高了预测的准确性,在此基础上,GMDH的智能化权重的组合预测模型进行预测,结果显示,AC算法的EMD分解GMDH智能化权重组合预测精度更高。     

短期电力负荷的小波——混沌时序预测

提出了一种基于2层小波分解的混沌时序相空间重构预测模型.该模型利用小波分解原始负荷时间序列为周期项、趋势项和随机项,采用不同的混沌相空间重构高低频信号,再分别用相应的小波神经网络工具箱拟合混沌吸引子,将其输出进行信号重构得到最终预测结果.该方法兼有频率特征提取和相空间重构的优点,使短期电力负荷时序列的动力学系统得到更加细致的恢复.通过对欧洲电力负荷竞赛数据的实验证明了所提方法的有效性,仿真结果表明方法预测精度优于常规混沌时序预测方法.针对神经网络预测不稳定的问题给出了一种种解决措施,并提出了一种小波神经网络工具箱,该方法比编程实现的小波网络可以大幅度提高训练速度,尤其适合于大批量数据的训练,对小波神经网络的推广应用和混沌时序预测具有重要意义.     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.     

基于小波与混沌集成的中国股票市场预测

应用小波变换和混沌理论提出了一种中国股票市场建模及其预测的小波与混沌集成的方法．首先应用小波分解理论对上证综指和深证成指日收益率序列进行分解，分别得到低频部分和高频部分，并在此基础上作进一步分析，结果表明中国股市存在混沌特性；然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型，对低频部分和高频部分进行预测；最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构，实现对原始收益率序列的预测．与现有方法比较，结果表明该方法具有较高的精度，有极大的应用前景．     

混沌序列的T-SK反馈模糊神经网络预测

针对模糊神经网络预测混沌系统输入节点数目的确定随意性较大及敛速度慢的缺点,提出T SK反馈模糊神经网络(T SKrecurrentfuzzynetwork,TRFN)。同时采用两阶段学习算法:先进行结构学习来确定TRFN的最佳结构,再利用基于混沌动态量的BP算法对神经网络进行参数学习,提高了收敛速度和预测精度。应用此网络和相应的学习算法,对Henton序列进行了预测,与传统的模糊神经网络相比,在节点数目较少的情况下,取得了更快更精确的预测结果,验证了该方法的有效性。     

基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

应用小波理论进行股市预测

应用小波理论提出一种股票市场建模及其预测的方法,以上证综指为例进行了实证研究,并从吸引子结构的观点进一步分析了预测精度提高的原因。采用此方法进行股市预测,首先要应用小波理论对股指收益率序列进行分解,得到低频和高频部分;然后在此基础上作进一步分析,以确定各部分存在混沌特性;再应用混沌理论分别建立低频和高频部分的预测模型,对低频和高频部分进行预测;最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始收益率序列的预测。研究结果表明,该方法具有较高的精度,并具有极大的应用前景。