| 基于蛙跳算法的改进支持向量机预测方法及应用 |
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| 引用本文： | 宋晓华,杨尚东,刘达.基于蛙跳算法的改进支持向量机预测方法及应用[J].中南大学学报(自然科学版),2011(9). |
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| 作者姓名： | 宋晓华 杨尚东 刘达 |
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| 作者单位： | 华北电力大学经济与管理学院;国网能源研究院科研发展部; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(70901025) |
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| 摘 要： | 针对支持向量机在中长期负荷预测中关键参数选择的问题,引入蛙跳算法(SFLA)以优化基于支持向量机的中长期负荷预测算法,解决支持向量机参数选择问题。以对中国能源消费总量预测为例,对本文提出的改进算法进行验证。以1979—1999年的能源消耗量作为样本,对2000—2009年能量消耗量进行检验。研究结果表明:引入蛙跳算法后,与用粒子群(PSO)算法改进的支持向量机以及普通支持向量机方法相比,改进支持向量机预测精度分别提高2.34%和3.21%,算法运行时间分别增加51 s和109 s。
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| 关 键 词： | 支持向量机 蛙跳算法 预测方法 |
Improved support vector machine forecasting model by shuffled frog leaping algorithm and its application |
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| SONG Xiao-hua,YANG Shang-dong,LIU Da.Improved support vector machine forecasting model by shuffled frog leaping algorithm and its application[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2011(9). |
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| Authors: | SONG Xiao-hua YANG Shang-dong LIU Da |
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| Institution: | SONG Xiao-hua1,YANG Shang-dong2,LIU Da1 (1.North China Electric Power University,Economic and Management Institute,Beijing 102206,China,2.State Grid Energy Research Institute,Research and Development Department,Beijing 100052,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine shuffled frog leaping algorithm forecasting model |
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