基于黑洞算法的LSSVM的参数优化

采用黑洞(BH)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚系数C及径向基核函数参数σ进行搜索优化,提高LSSVM的预测性能.黑洞算法模拟自然界黑洞,吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它们;算法在运行过程中,始终保持黑洞为最优解,通过星体的运行搜索整个空间.通过基于黑洞算法的LSSVM和基于粒子群(PSO)算法的LSSVM实现对二维函数的预测,并对二者进行了仿真研究.仿真结果证实,黑洞算法可以更好地实现LSSVM参数的优化搜索,且基于黑洞算法的LSSVM方法具有更高的预测精度.     

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.     

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71％,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61％和1.05％.     

基于MAPSO优化LSSVM的锅炉燃烧建模研究

针对锅炉燃烧系统智能算法建模,为克服标准粒子群(PSO)优化算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数进行优化时容易陷于局部最优解的缺点,提出一种改进型的蚂蚁?粒子群算法(MAPSO)对LSSVM模型参数进行优化.根据模式搜索的"探测"思想,通过与蚁群算法移动规则的结合改进粒子群算法,增加粒子群算法的小步长局部搜索...     

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。     

IAPSO-LSSVM下的煤炭开采成本预测模型

为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的精度,准确预测煤炭开采成本.利用改进的自适应粒子群算法(IAPSO)的全局搜索能力,寻找LSSVM最优的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ,提出一种IAPSO-LSSVM预测算法.在分析影响煤炭开采成本的空间因素、时间因素和定性因素的基础上,构建基于IAPSO-LSSVM的煤炭开采成本预测模型,并以TF煤业集团数据进行仿真实验.结果表明:与LSSVM、PSO-LSSVM算法相比,该模型预测效果更好.     

基于人工蜂群算法的改进研究与实现

参数的选择直接影响着最小二乘支持向量机(LSSVM)的泛化性能和回归效验,是确保LSSVM优秀性能的关键.为了解决以上问题,对人工蜂群算法(ABC)进行了改进,引入新解越界处理方法,研究了一种基于双种群策略的蜂群算法,同时提出提出一种运行时参数调整方法,然后验证优化后的算法IIABC的准确性与健壮性.燃气回归分析采用平均绝对百分比误差(MAPE)作为IIABC算法基准方法,实验结果表明基于IIABC-LSSVM预测结果比IABC-LSSVM有着更高的准确性.     

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.     

基于改进果蝇算法优化的最小二乘支持向量机动力锂电池荷电状态预测

荷电状态(SOC)是动力锂电池管理系统的重要参数,使用传统算法优化锂电池SOC预测模型参数,收敛性相对较差,容易陷入局部最优解。对此,采用改进果蝇算法(IFOA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,通过引入自适应松弛项来提高预测精度和收敛速度,获取全局最优解。选用磷酸锂电池为研究对象,测量其工作电压、工作电流和SOC,并将数据作为测试集,在MATLAB平台上建立基于IFOA优化的最小二乘支持向量机SOC预测模型。结果表明：IFOA优化的LSSVM动力锂电池SOC预测结果和实测结果吻合良好,平均绝对误差(MAPE)为1.02%,泛化能力强,预测精度相较果蝇算法最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)和贝叶斯算法最小二乘支持向量机(BEF-LSSVM)模型的精度更高。     

短期风电功率CEEMDAN-SMA-LSSVM预测模型研究

为了提高风力发电功率预测的准确性,建立了基于CEEMDAN分解的SMA算法优化LSSVM的短期风电功率组合预测模型。首先,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解与重构。随后,为了进一步优化最小二乘向量支持机模型(LSSVM)的参数,引入了黏菌算法(SMA)优化,通过调整惩罚参数和核参数来提高模型性能,最后,构建多种对比模型对比分析表明CEEMDAN-SMA-LSSVM模型预测精度最高,预测结果更接近真实值。研究可用于风电场短期风电功率预测使用。     

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.     

基于混合PSO优化的LSSVM锅炉烟气含氧量预测控制

烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多面复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础.借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型.在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制.仿真结果表明:该方法能够比较准确地列火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段.     

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。     

基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷, 提出一种基于KNN LSSVM的Android恶意行为识别模型. 先采集Android用户行为样本, 并提取相应特征组成特征向量; 再将训练集输入LSSVM中进行学习, 计算测试样本与最优分类平面间的距离, 如果该距离小于阈值, 则直接采用LSSVM恶意行为识别, 否则采用KNN算法进行恶意行为识别; 最后采用仿真实验测试KNN LSSVM的性能. 实验结果表明, 相对于单一KNN算法和LSSVM, KNN LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android[KG*6]恶意行为的在线识别要求.     

基于ISSA-LSSVM模型的短期电力负荷预测

精确的短期电力负荷预测对电力系统的调度与调峰等有着重要的影响。为了提高预测精度提出了基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)预测模型ISSA-LSSVM。麻雀搜索算法的改进过程首先采用Sobol序列产生初始种群,提高初始解质量;其次通过结合锦标赛排序算法避免原算法由于后期种群数量减少导致的种群多样性下降问题;最后引入柯西-高斯双变异提高算法全局搜索能力与重点区域搜索能力,帮助算法跳出局部限制。最后通过实际民用负荷数据对ISSA-LSSVM预测模型进行验证,结果表明ISSA-LSSVM模型的预测精度更高,预测结果更稳定。     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.     

基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估

针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。     

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.