基于PCA PSO LSSVM的综合管廊投资 估算方法

为有效地解决现有综合管廊投资估算方法的预测精度不高,且预测精度易受样本量大小、特征参数冗余或贫缺等问题,构建一种将主成分分析法（PCA）与粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的综合管廊投资估算预测模型.采用PCA对影响综合管廊投资估算的特征参数进行降维,剔除噪声或冗余数据,以贡献率较大的主成分作为LSSVM的输入向量,综合管廊单公里造价作为LSSVM的输出向量;利用PSO对LSSVM的核函数参数σ与惩罚因子参数C进行寻优,建立基于PCA PSO LSSVM的综合管廊投资估算预测模型,并对测试集样本进行预测.预测结果显示:PCA PSO LSSVM模型平均相对误差为3.28%,满足投资决策阶段对投资估算预测误差的要求（±10%）,且与PCA LSSVM模型、PSO LSSVM模型、GA BP模型和GA SVM模型相比,预测精度分别提高了67.29%,70.52%,48.13%和38.60%.PCA PSO LSSVM模型预测精度高,泛化性能优,可作为综合管廊投资估算的有效预测方法.     

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。     

基于混沌粒子群优化的微电网短期负荷预测

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)时存在非最优解问题,提出了一种基于混沌理论(Chaos theory)的粒子群优化LSSVM参数的短期负荷预测的方法.该预测模型首先引入混沌理论,对粒子群算法加以改进;然后让结合混沌理论的PSO对LSSVM回归估计进行参数优化,得到CPSO-LSSVM;最后将该方法应用于短期负荷预测,通过Matlab仿真训练得到预测结果.仿真实验结果表明该方法不仅可以降低算法陷入局部极值的可能性,还提高了学习能力,从而提高了预测的精准度.     

基于EEMD-PSO-LSSVM的中国沿海散货运价指数预测

针对中国沿海散货运价指数(CBFI)预测对精度的要求,从内在波动特性角度出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)-粒子群优化算法(PSO)-最小二乘法支持向量机(LSSVM)的组合预测模型.对比LSSVM、PSO-LSSVM、EMD-PSO-LSSVM三种预测模型,EEMD可对CBFI序列中波动较大数据进行降噪分解,保留序列的内在波动特性,且预测精度有一定提升,预测性能更佳.     

基于混合智能算法优化LSSVM的短期风压预测

利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化LSSVM的预测方法(ACO+PSO-LSSVM),对参数进行搜索寻优,该方法避免了ACO和PSO二者的缺点并实现优势互补.利用ACO+PSO-LSSVM算法对建筑表面风压进行单点和空间点预测,并与ACO-LSSVM和PSO-LSSVM算法作比较.结果表明,基于混合蚁群优化和粒子群优化的LSSVM预测模型预测精度高、鲁棒性强,具有较高的工程应用前景.     

应用灰关联分析的PSO-SVR工程造价预测模型

为了准确预测与控制工程造价水平,提出一种基于灰关联分析(GRA)与粒子群优化(PSO)的支持向量回归机(SVR)组合预测模型.将GRA提取的工程造价主要指标向量输入PSO-SVR模型预测造价,采用 PSO优化的SVR模型进行工程造价预测,对比分析PSO-SVR模型和其他智能模型,对某一地区相同输电工程进行造价预测.结果表明:基于灰关联分析的PSO-SVR模型的造价预测效果更理想,预测精度更高.     

基于ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量预测方法

针对高速公路交通量与其经济影响因素之间的复杂非线性关系,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与自适应动态粒子群优化(adaptive dynamic particle swarm optimization,ADPSO)算法相结合,提出一种ADPSO算法优化LSSVM的高速公路交通量新型预测方法.将建模简单、精度高的LSSVM作为预测模型,通过寻优能力优异的ADPSO算法选择LSSVM最优参数.以某市高速公路交通量为例验证模型的有效性.结果表明,所提方法的预测性能较好,适合于高速公路交通量的短期预测.     

基于GMDH-PSO-LSSVM中长期电力负荷预测

针对电力负荷预测粒子群优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)模型输入节点难以确定的问题,提出了一种基于数据分组处理方法(Group Method of Data Handling,GMDH)来优化PSO-LSSVM(Particle Swarm Optimization-Least Squares Support Vector Machine)的中长期电力负荷预测预测方法。该方法是首先利用GMDH算法获得LSSVM建模中的输入变量;然后利用基于自适应变异的PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,选用某地区2008~2013年的历史数据作为模型的训练样本建立模型;最后使用训练好的GMDHPSO-LSSVM模型对2014、2015年的用电量进行外推预测。组合模型预测结果表明该方法达到了较高的预测精度,预测精度提高了2.21%。     

基于极限学习机的非平稳下击暴流风速预测

分别运用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)法和快速集合经验模态分解(fast ensemble empirical mode decomposition,FEEMD)法将非平稳下击暴流风速分解为一系列稳态序列集,即固有模态分量.建立极限学习机(extreme learning machines,ELM)风速预测模型(EMD-ELM)和快速EMD-ELM(FEEMD-ELM),分别对分解后的非平稳脉动风速训练集和测试集进行预测.同时,将EMD和FEEMD与基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)进行混合,形成EMD-PSO-LSSVM和FEEMD-PSO-LSSVM混合模型算法.通过比较这4种预测算法的结果发现,基于EMD-ELM和FEEMD-ELM的非平稳下击暴流风速预测模型更为准确高效,其中FEEMD-ELM模型预测最佳.     

差分进化优化参数的LSSVM中长期径流预测

针对LSSVM预测模型参数难以确定的问题,利用差分进化(DE)算法的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性。将优化后的LSSVM模型应用于中长期径流预测问题。选取黄河三门峡站1919年至1992年径流量实测数据进行分析和训练,对1993年至2002年的年径流量进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

基于优化支持向量机的带钢延伸量软测量研究

带钢退火过程中存在多变量非线性主导因素和数据噪声,难以用数学模型精确描述退火炉内带钢的延伸量.针对这一问题,提出基于核主元分析(KPCA)与免疫粒子群(ICPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的炉内带钢延伸量软测量方法.采用ICPSO算法避免了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,利用ICPSO对LSSVM进行参数寻优,通过KPCA去除样本噪声,提取输入数据样本中的非线性主元信息,建立ICPSO-LSSVM软测量模型.此方法用于退火炉内带钢延伸量预测,通过现场生产数据仿真实验进行非线性函数估计;对比其他几种现有算法,实验结果表明本文方法具有较高的预测精度.     

基于PSO优化LSSVM的出水BOD5预测建模

针对城市污水处理中有机物污染度指标BOD5缺少运行状态信息难以做到实时检测,提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化最小二乘法支持向量机（LSSVM）的出水BOD5预测控制策略。在保证出水水质参数稳定达标条件下,提取城市污水处理过程中输入输出参数数据,通过LSSVM对被控对象出水BOD5进行建模,同时利用PSO对LSSVM模型进行参数寻优,获得最佳正则化参数γ和核函数参数σ。仿真结果说明,该模型提高了对出水BOD5值的预测精度并具有良好的泛化能力,达到了实时性的效果。     

PSO-LSSVM分类模型在岩性识别中的应用

为了精确解决测井岩性识别问题,提出了一种将粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合对实际测井资料进行岩性识别的方法.首先使用粒子群优化算法对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,然后利用参数优化调整后得到的具有较优分类效果的PSO-LSSVM模型对某油田的测井资料进行岩性识别.实验结果表明:同基于交叉验证的支持向量机模型以及单隐层的BP神经网络模型相比,该方法能够很好描述测井数据和岩性类别之间的非线性映射关系,识别精度高,并提高了算法的自动化程度.     

基于滚动时间窗的PSO-LSSVM的通信基站能耗建模

基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通过选取预处理的基站配置参数与实时数据建立滚动时间窗,采用PSO优化训练模型参数,并通过LSSVM回归估计训练模型,得到随时间窗数据变化的基站动态能耗模型.仿真试验与样本基站实测数据的验证结果表明,本文建立的能耗模型具有较高的预测精度及泛化能力,对基站节能工程的评估具有良好的应用前景.     

基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测

针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mer...     

永磁驱动器偏心磁极的优化设计

设计了一种具有偏心磁极结构的永磁驱动器,采用三维有限元仿真建立样本空间,构建具有偏心磁极结构的永磁驱动器的最小二乘支持向量机非线性回归模型;基于该模型,选择涡流损耗最小且输出转矩最大为优化目标,利用粒子群优化算法对其结构进行优化,得出最优结构参数组合.有限元仿真实验对比改进前后永磁驱动器的径向磁通密度和涡流密度分布的结果,验证了最小二乘支持向量机和粒子群算法的参数优化方法是可行的,改进的偏心磁极结构优化了永磁驱动器的涡流路径,提高了永磁驱动器的传动转矩,进一步提高了系统的工作效率.     

基于双参数最小二乘支持向量机(TPA-LSSVM)的风电时间序列预测模型的优化研究

风电时间序列预测模型的优劣直接影响风功率的应用价值,最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）在处理风电预测问题上具有明显优势。提出了一种双参数算法（two-parameter algorithm,TPA）,从理论上证明了任意初始值均可线性收敛到全局最优值。调用TPA算法对LSSVM模型的惩罚因子和径向基宽度进行寻优赋值,并将训练好的TPA-LSSVM模型应用于风电预测中。仿真结果表明,与LSSVM模型、粒子群最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）模型、径向基函数神经网络（RBFNN）模型相比,TPA算法可以更好地实现LSSVM的参数寻优,TPA-LSSVM模型能有效提高预测精度。     

基于改进PSO-LSSVM和蒙特卡洛法的电力系统可靠性评估

针对电力系统可靠性评估方法耗时长、误差大等问题,提出一种用改进粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,并将构建好的PSO-LSSVM模型与蒙特卡洛法(MCS)相结合用于发输电系统可靠性评估的方法。该方法通过对PSO算法进行合理的改进,得到更为精确的LSSVM模型参数,建立用于分类系统状态样本的PSO-LSSVM模型。对MCS方法抽取的系统状态样本分类得到故障状态和正常状态,仅对故障状态样本进行可靠性指标计算,统计输出可靠性评估结果。采用该方法对IEEE-RTS 79系统不同运行情况下的可靠性指标进行计算,结果表明该方法保证计算时间不变的同时提高了LSSVM-MCS方法的评估精度。