基于模糊信息粒化和支持向量机的Brent原油期货价格预测

随着原油市场环境的日益复杂,模型很难准确预测未来某段时间的原油价格.在保证预测精度的前提下为获得尽可能久的预测时长,采用模糊信息粒化方法简化计算复杂度,通过压缩样本点信息得到Up、Low和R三个模糊参数.针对原油价格时间序列周期性、非线性和长时记忆性的特点,基于支持向量机算法对模糊参数进行回归预测.研究表明,此法能够较...     

基于模糊信息粒化的机动车流量SVM预测方法

以某路口全年小时级别的机动车流量为基础,提出了一种基于模糊信息粒化的支持向量机机动车流量预测方法.选取7个影响因素作为自变量,以当前小时的机动车流量作为因变量,利用前360天的8 640组数据预测后5天上午8点的机动车流量.进行了数据的预处理,模糊信息粒化,利用支持向量机对粒化数据进行回归预测.后5天上午8点实际的机动车流量都在模糊粒子Low、R、Up预测的变化区间内,表明本预测方法是可行的.     

基于模糊信息粒化的支持向量机在犯罪时序预测中的应用

犯罪时间序列一般具有随机性和波动性强的特点。传统的时间序列建模方法利用犯罪时序数据之间的相关性建立预测模型;但对细颗粒度下的信息利用不足。相比之下,基于模糊信息粒化的支持向量机能够在对时间序列的细颗粒度数据进行粒化预处理的基础上建立拟合回归模型,实现粗颗粒度下的时序预测。利用基于模糊信息粒化的支持向量机方法对S市的侵财类案件数据进行分析预测,并与ARIMA模型进行了比较。结果表明该方法在预测精度上要显著优于时间序列预测模型。对公安部门的警务指挥与情报研判具有较高的实用性。     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

一种基于线性模糊信息粒的时间序列预测算法

[目的]由于经济、金融、环境和生态等多个领域中时间序列数据规模的持续增长,对其进行预测变得日益复杂,为了提高大规模时间序列的长期预测效率,探索构建模糊信息粒的创新方法,以准确反映数据集大小和趋势信息.[方法]首先,根据模糊拓展原理,研究各种模糊信息粒,包括区间型、三角型和高斯型模糊信息粒的距离定义.随后,结合时间序列片段的中心线段和离散程度信息,引入一类新颖的模糊信息粒.这些粒子可以有效捕捉指定时间范围内时间序列的趋势信息和离散程度,进一步地提出高斯型模糊信息粒距离的函数表达式和几何解释.为了将这些粒子用于时间序列预测,设计一类模糊推理预测系统,该系统可以利用历史数据构造模糊信息粒,并从高斯型模糊信息粒序列中提取模糊推理规则.[结果]高斯型模糊信息粒距离的函数表达式具有简洁的数学表示,可以合理地反映两个高斯模糊信息粒的中心线和离散程度的差异.模糊推理预测系统可以从高斯型模糊信息粒序列中提取有效的规则,实现时间序列的长期预测.实验结果表明,结合线性高斯模糊信息粒与模糊推理系统的预测方法在均方根误差和平均绝对百分比误差方面优于其他数值预测算法和其他模糊信息粒推理方法,包括自回归模型、自回归...     

基于模糊信息粒化软测量建模方法研究

提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很好的预测精度和泛化性能,是一种有效的数据建模方法.     

基于ARIMA与信息粒化SVR组合模型的交通事故时序预测

该文基于自回归滑动平均(ARIMA)模型和支持向量回归机(SVR)模型,构建时间序列组合预测模型,对道路交通事故相关指标进行趋势预测。通过ARIMA预测模型进行线性拟合;基于模糊信息粒化方法,将ARIMA预测模型残差季度变化趋势映射为包含最小值Low、中值R、最大值Up三个参数的模糊信息粒;并以其为输入构建SVR模型,对季度残差变化趋势进行预测;最后根据SVR残差预测值修正ARIMA模型预测值。实证研究结果表明:时间序列组合预测模型精度优于单一ARIMA模型,由模糊信息粒子确定的预测区间较好描述了实证数据的季度变化趋势。     

基于改进经验模态分解和支持向量机的短期风速组合预测

为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的组合短期风速预测方法。首先用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解,得到一系列不同频率的子序列;其次,使用BA-SVM组合模型预测对分解后的各个子序列分别进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加得到风速预测值。仿真结果表明,该模型提高了预测精度,减小了误差。     

基于支持向量机的短期风速预测研究

目的 为了减少风电场风速预测的误差,研究基于支持向量机(SVM)模型的短期风速预测.方法 采用SVM回归估计算法建立预测模型.结果 将该方法应用于实测数据进行预测,结果表明预测误差确实得到了降低.结论 和传统回归方法(如ARMA)比较说明所建模型是可行和有效的.     

基于ABC-BP的短期风速预测研究

针对短期风速预测问题,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)和BP(BackPropagation)神经网络的预测模型。将温度、当地气压、海平面气压、风向、风切变、风速等气象数据作为原始样本数据,首先进行归一化处理,然后利用BP神经网络对归一化后的数据进行训练,并用ABC优化BP的权值阈值矩阵,建立短期风速预测模型。仿真结果表明,与BP神经网络、ABC-SVM等模型进行对比,该模型在短期风速预测方面的准确度更高。     

基于改进最小二乘支持向量机方法的短期风速预测

为了进一步提高短期风速预测的精度,分析了一种改进的风速预测方法.该方法考虑风速发生变化的极值点对总体预测误差的影响,以及预测曲线较实际曲线产生的滞后,分别对预测数据进行了极值点修正和偏移量处理.在对未来1 h风速进行预测时,相比粒子群优化(PSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型、未经优化的LS-SVM模型及反向传播(BP)神经网络模型,所提出的模型具有较高的预测精度和运算速度.算例结果表明,改进的LS-SVM算法是进行短期风速预测的有效方法.     

基于信息粒化、语词计算模糊控制系统中的信息重组

在定义了粒元关系网络和矩阵的基础上,研究了基于信息粒化、语词计算模糊控制系统中的信息重组方法,并通过算例说明了此方法的有效性。     

基于ARIMA模型的风电场短期风速预测

目前,风力发电的并网规模越来越大,但是鉴于风力发电特有的间歇性和随机性的特点,难免会对电力系统的稳定运行和电能质量造成巨大影响,也就限制了风电的发展速度与规模。对风力发电场的风速进行中、长、短期的预测可以在一定程度上有效的解决该问题,依据风速序列的自相关性以及时序性,本文提出了一种基于时间序列分析的风电场短期风速预测ARIMA模型,重点讨论了建模的过程、模型的识别、模型的定阶和模型参数的估计。最后结合风电场实际,对比于持续法预测给出了相应的预测结果和误差分析,验证了所提出的ARIMA模型用于风电场风速预测的可行性。     

基于误差同步预测的SVM金融时间序列预测方法

在现有支持向量机(SVM)方法的基础上提出对预测误差进行同步预测的双重预测方法,利用预测到的误差对初步预测值进行校正以提高预测精度.针对误差序列非线性、非平稳以及系统动力信息不足的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)方法结合引入误差序列的预测中.对误差序列的预测分别运用初步训练误差和测试误差对预测集合的误差进行预测,将所得到的误差序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各个IMF不同尺度的特点,选择不同的参数对其进行预测,最终合成原始序列的误差预测值,将所预测到的误差与初步原始序列预测值结合,得到最终的预测值.仿真结果表明该方法能够很好地解决预测滞后性和拐点误差大的缺点,相对于普通的SVM预测方法具有更好的预测精度.     

基于CNN-LSTM-Attention的短期风向预测研究

风向预测对提高风能转化率、保障风力发电机偏航系统安全运行及增加风力发电效益具有重要意义。为准确预测风向,提出一种基于CNN-LSTM-Attention的短期风向预测模型。首先,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)提取风向数据动态变化特征,然后将所提取的特征向量构成时间序列作为长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的输入,最后使用注意力机制(Attention mechanism)分配LSTM隐含层不同权重,增强重要特征的作用,完成风向预测。采用北部湾海域历史风向数据,通过实验与其他神经网络预测模型进行对比,结果显示,CNN-LSTM-Attention模型的相对平均误差(MAPE)值为3.2119%,R²为0.982 6, 优于其他对比模型。所得结果为广西北部湾海域海上风电探索发展提供参考。     

基于相空间重构的神经网络短期风速预测

针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。     

基于模糊信息融合的调速器模型设计与实现

在仿真系统建模过程中,多采用物理建模或数学建模,但它们均人为忽略了一些次要因素的影响而在理论上对实际系统的抽象·针对传统建模的缺点与不足,将信息融合方法引入到仿真系统建模过程中,利用传感器/施动器模型的系统化设计方法,提出了一种基于模糊信息融合的水电仿真系统调速器模型,并在丰满水电运行仿真系统中得以成功应用·经数据分析,该模型在性能上优于传统的调速器仿真模型