模糊信息粒化和GWO-SVM算法结合的短期风速范围预测

为了实现对风速范围区间的准确预测,提出一种基于模糊信息粒化和灰狼优化-支持向量机(GWO-SVM)算法的风速预测模型.该模型首先利用模糊信息粒子,从一段连续时间的风速值提取出最大值、最小值及大致的平均水平值;然后,采用时间序列风速输入模型,构建输入支持向量机模型的标签向量与特征矩阵;最后,通过灰狼算法进行支持向量机预测模型的参数寻优,实现对风速范围区间的准确预测.在实例验证阶段,将风速历史数据进行模糊粒化,采取4种不同的参数寻优方式对支持向量机预测模型进行参数寻优.结果表明:GWO-SVM算法可以有效地提高风速范围预测的精确度.     

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。     

模糊时序与支持向量机建模相结合的PM2.5质量浓度预测

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题,提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法,对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式,确定以24 h为周期的粒化窗宽,利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入,并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据,应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型,并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明,基于模糊粒化时间序列的预测模型,能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定,对模糊粒子拟合效果较好.     

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。     

基于支持向量机的电力短期负荷预测

本文在分析了支持向量机基本原理的基础上,采用支持向量机采用回归算法建立了相应的预测模型,对某市电力负荷进行预测,并把预测结果和BP算法以及RBF算法的预测结果进行比较,证明了基于支持向量机回归算法预测模型的优越性。     

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...     

工业电阻炉多参数能耗建模与预测

电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难.为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法.首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果.实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预测效果.     

基于粒子群优化支持向量回归机的黄金价格预测模型

为了克服神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺点,提出基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的黄金价格预测方法,以影响黄金价格的美元走势、世界黄金储备、石油价格等因素为输入,黄金价格为输出.用粒子群优化算法选择合适的支持向量机参数,对支持向量回归机进行训练.应用训练完成的支持向量回归机预测下一年的黄金价格.结果证明,PSO-SVM的预测精度高于BP神经网络,PSO-SVM适用于黄金价格预测.     

基于粗糙集和支持向量机的股指期货预测模型研究

本文提出基于粗糙集和支持向量机的股指期货走势预测模型。在模型中首先使用粗糙集对指标集进行特征选择,剔除冗余指标,然后使用支持向量机对基于历史数据的股指期货价格走势进行预测。为了评估该预测模型的性能,将预测结果与传统的自回归移动平均模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较。实验结果表明了该模型的有效性。     

基于支持向量机回归的煤层含气量预测

为了探讨煤层含气量的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于建立煤层含气量预测模型。利用所选的测井参数,采用基于小样本理论的支持向量机回归方法建立测井参数与煤层含气量的关系模型,对煤层含气量进行预测。实例分析表明,选取适当的测井参数,利用支持向量机回归方法建立的煤层气含量预测模型,其预测结果与实测结果的误差小。     

基于SVM的“弹性系数-投入产出”电力需求预测分析模型

基于合理预测电力需求,是保证电网规划与产业发展合理性的重要依据,在我国优化产业结构、推进节能减排的环境下,电力中长期需求的变化面临更多不确定因素,考虑多个因素对电力经济发展弹性系数的影响,按照投入产出模型,运用支持向量机算法构建预测模型。以2000—2009年我国电力需求及GDP,产业结构的数据为样本,预测2010年的电力需求总量。通过与普通弹性系数回归预测、普通支持向量机预测方法对比,电力需求总量预测精度分别提高8.90%和3.98%。     

PSO-SVR在果酒生物活性物质预测中的应用

针对BP神经网络和遗传算法对果酒生物活性物质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了基于支持向量回归机(SVR)的果酒生物活性物质预测模型。鉴于支持向量机模型的精度和泛化能力很大程度取决于不敏感损失系数ε、惩罚系数C和RBF核函数的宽度系数γ三个参数,模型采用粒子群算法对三个参数同时进行优化,实现了果酒生物活性物质的非线性预测。仿真结果表明:基于PSOSVR算法的果酒生物活性物质预测模型性能优于所比较的BP神经网络模型和支持向量回归机模型,能有效提高果酒生物活性物质的预测精度和稳定性。     

基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型

为准确预测未来中国煤炭需求总量;首先确定我国煤炭需求量的7个主要影响因子,将集成学习算法以及支持向量回归算法应用到中国煤炭需求量预测中,借助多元宇宙算法优化支持向量回归机中关键参数,构造基于MVO-SVR-AdaBoost的中国煤炭需求量预测模型;将1980-2017年历史数据带入模型.结果表明:建立的煤炭需求量预测模型适配度高达0.9791,平均绝对误差仅为4.2928%.基于历史数据,确定各因子年均增长率的可能波动边界值,在GDP低、中、高速增长的情况下随机组合分别带入模型得到2018-2020年中国煤炭需求量的可能数值区间.     

基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测研究

提出一种基于最小二乘支持向量机的福建省GDP预测方法.采用径向基核函数进行仿真模拟,经过参数选优建立了精度较高的预测模型.预测结果表明,利用最小二乘支持向量机进行预测具有误差小、拟合程度高等优点,可适用于GDP的预测.     

基于CA-FSVR方法的电流互感器误差试验参数预测

本文采用基于相关性分析的模糊支持向量回归方法,对标准电流互感器的误差试验数据进行预测,并根据预测数据的范围和趋势来判断试验设备的运行状态.其中模糊支持向量回归根据数据的采样时间远近,为离群点赋予不同的权值,并通过遗传算法进行参数寻优,获取最优的预测模型.     

基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型及其应用研究

针对股市的非线性和不确定性的特点,本文提出了一种基于支持向量机自回归分析的股市动态预测模型。该模型利用滚动时间窗动态截取股票时间序列,然后对其进行相空间重构,最后利用支持向量机回归算法,在高维映射空间中求解线性回归问题。利用上证综指的长期和短期数据对该模型的预测效果进行了验证,并将预测结果与RBF神经网络预测模型进行了的对比。预测和对比结果表明,支持向量机自回归预测模型具有较强的泛化能力,适合于股市预测。     

基于蚁群优化支持向量机模型的公路客运量预测

针对公路客运量预测难以建立精确预测模型的问题,文章引入基于蚁群优化的支持向量机算法对公路客运量进行预测。由于支持向量机的预测精度很大程度上取决于参数的选取,因此利用蚁群算法来优化其训练参数的选择,以得到优化的支持向量机预测模型,利用其对小样本及非线性数据优越的预测性能进行公路客运量的预测。以北京市的数据作为应用算例,并与BP神经网络及传统SVM的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于蚁群的支持向量机模型的预测精度更高,误差更小,可以更有效地对公路客运量进行预测;也说明利用蚁群算法进行支持向量机参数优选的方法是可行有效的。     

基于模糊信息粒化和LSSVM真空玻璃保温性能预测研究

真空玻璃传热过程是非线性复杂的系统。为了研究真空玻璃的保温性能,提出一种基于模糊信息粒化和LSSVM真空玻璃保温性能预测研究的智能检测方法。根据工业现场采集数据,考虑真空玻璃传热过程的选择透过性,将采集的多元样本数据进行模糊粒化处理,提取各窗口有效的分量信息,建立基于最小二乘支持向量机的真空玻璃保温性能的预测模型,实现对真空玻璃非热源一侧温度平均值和波动范围的联合预测。利用自适应模糊粒子群算法进行迭代,获取更优的模型参数,提高模型的性能。研究结果表明:预测结果在0℃~0.5℃,在一定波动范围内,能够有效预测真空玻璃的保温性能。