基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型研究

针对常用的大坝安全预警模型存在的不足,将改进的粒子群(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,建立了基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型,即利用粒子群算法对支持向量机模型的参数进行寻优,同时为防止粒子群寻优过程陷入局部最优点,引入了位置因子和速度因子,并通过实例应用做了比较。结果表明,改进后的模型有效摆脱了粒子群陷入局部最优点,且具有更好的非线性拟合能力和泛化能力,可用于复杂大坝安全非线性预警建模。     

基于PSO优化LS-SVM的短期风速预测

提出了一种基于粒子群(PSO)算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电场风速预测方法。以相关性较高的历史风速序列作为输入,建立预测模型,并用粒子群算法优化模型参数。在对未来1 h风速进行预测时,文章所提出的模型比最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型具有较高的预测精度和运算速度。算例结果表明,经粒子群优化的最小二乘支持向量机算法是进行短期风速预测的有效方法。     

大型风电场超短期风电功率预测

针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机（LS—SVM）的预测模型。由于LS—SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS—SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化（0uantum—behaved Particle Swarm Optimization,QPSO）参数选择的加权最小二乘支持向量机（Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS—SVM）的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。     

基于SAPSO-RVM的大坝变形预测模型及应用

鉴于支持向量机(SVM)存在结构稀疏化不足、缺乏概率信息等缺陷,将性能更具优势的相关向量机(RVM)理论引入到大坝变形预测的应用中。选择高斯径向基函数作为RVM模型的核函数,核参数用基于模拟退火的混合粒子群算法(SAPSO)进行寻优,进而建立SAPSO-RVM回归预测模型。实例应用结果表明,RVM模型的向量数量远小于SVM模型,在保持良好泛化能力的前提下计算结构得到简化,混合粒子群算法相较于一般粒子群算法其全局寻优能力也有所提高,SAPSO-RVM模型回归预测精度较高。     

基于灰色关联度分析的山西省PSO-SVR需水量预测模型

为准确进行需水预测,提出一种基于灰色关联度分析的PSO-SVR需水预测模型,该模型运用灰色关联度分析方法筛选出需水的主要影响因子,在此基础上应用粒子群算法优化支持向量回归机(SVR)模型中的参数,并利用此模型预测2015?2017年山西省需水量.结果表明,总需水量相对误差的绝对值分别为0.02％、0.08％、0.03％...     

基于灰色关联与量子粒子群寻优的光伏短期预测

摘要： 光伏发电系统的功率受天气因素影响很大,结合温度、湿度及辐照强度3个气象因素,对短期光伏功率进行预测。首先阐明3种气象因素与光伏出力的相关关系,进而提出相似日理论,利用灰色关联度分析提取出与预测日气候条件相似的历史日。再将筛选出的历史日数据作为训练数据,利用支持向量机模型对预测日光伏出力进行预测。针对支持向量机中的惩罚系数、不敏感损失系数及核函数核宽度系数的选择,提出改进的量子粒子群算法进行寻优。最后,依据青海某光伏发电站的气候数据及光伏出力数据进行计算,并与带收缩因子的粒子群算法与带惯性权重的粒子群算法进行比较,从误差范围及计算时间等角度,证明了所提方法具有更高的准确性。     

基于粒子群—高斯过程回归的高拱坝变形预测模型及其应用

针对高拱坝变形问题,提出应用粒子群算法优化高斯过程回归参数的高拱坝变形预测模型,基于高斯过程回归可将低维非线性关系通过核函数投射到高维线性空间的特点,利用高斯过程回归模型来表征水压、温度、时效等因素与坝体变形之间的非线性关系;同时针对迭代求解高斯过程回归模型的超参数效率低的问题,采用粒子群优化算法全局搜索模型超参数,提高了求解效率。对某高拱坝径向位移的拟合预测结果表明,粒子群优化高斯过程回归模型能较好地表征输入因子与变形之间的关系,预测坝体变形,误差在工程允许范围内,可应用于坝体变形预测分析中。     

基于粒子群的支持向量机在径流预测中的应用

针对中长期水文预报中样本缺乏问题,以大伙房水库月径流预测为例,基于粒子群优化算法寻优选择,构建了粒子群优化算法的支持向量机回归预测模型,并与未优化的预测模型进行比较.结果表明,该模型收敛速度快、推广能力强,预测精度高.     

基于ARMA-SVM组合模型的售电用户用电量预测方法

影响用户用电量的因素较多,根据其分别受线性和非线性因素影响的特点,该文提出1种基于自回归移动平均模型和支持向量机模型的组合预测方法,构建组合模型后,分别与仅采用自回归移动平均模型和支持向量机模型的预测结果进行对比分析。对比结果表明,组合模型的平均绝对百分误差指标相比单一模型明显降低,可以有效提高用电量预测的精度。     

基于粒子群算法优化支持向量机的 专用工程费用量化研究

针对电力专用工程费用的复杂性且易受各种因素影响的问题,以某地区专用工程数据为基础,参考国内其他地区的收费标准,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的专用工程费用预测。通过历史的专用工程费用数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对专用工程费用进行预测。同时用粒子群优化算法优化支持向量机的关键参数,提高专项工程费用的预测精度。     

APSO-WLSSVM算法在水质预测中的应用研究

针对参数选择是影响加权最小二乘支持向量机水质预测效果的关键,给出了基于自适应粒子群优化算法参数优选的WLSSVM回归预测的建模过程,以大伙房水库为例,预测了库区水质主要影响因素,并与未优选的WLSSVM预测结果进行对比。结果表明,该方法参数寻优更可靠、快速,预测精度高。     

基于PSO-SVM模型的面板堆石坝堆石料参数反演分析

针对常用的参数反演分析法存在的不足,将粒子群算法(PSO)与支持向量机(SVM)相结合来对堆石料参数进行反演,即先利用粒子群算法优化支持向量机,再利用优化后的支持向量机进行参数反演分析,借助Matlab中相关工具箱编制了相应的程序,建立了基于PSO-SVM的堆石料参数反演模型,并通过大量实测数据进行训练和测试。结果表明,基于PSO-SVM的堆石料参数反演模型可行、有效。     

基于生态调度的滦河流域多目标优化配置

针对滦河流域的水资源配置问题,建立了滦河流域多目标优化配置模型,运用粒子群算法求解该优化模型中非劣解集,并用支持向量机对非劣解进行评价。计算结果表明,随着水平年的增长,流域内各分区供水量增加,缺水量基本不变,缺水比例减小;95%频率下缺水量的增加较75%频率下要快。     

基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果。     

基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测

对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。     

Nonlinear multivariable modeling of locomotive proton exchange membrane fuel cell system

A nonlinear multivariable model of a locomotive proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system based on a support vector regression (SVR) is proposed to study the effect of different operating conditions on dynamic behavior of a locomotive PEMFC power unit. Furthermore, an effective informed adaptive particle swarm optimization (EIA-PSO) algorithm which is an adaptive swarm intelligence optimization with preferable search ability and search rate is utilized to tune the hyper-parameters of the SVR model for the improvement of model performance. The comparisons with the experimental data demonstrate that the SVR model based on EIA-PSO can efficiently approximate the dynamic behaviors of locomotive PEMFC power unit and is capable of predicting dynamic performance in terms of the output voltage and power with a high accuracy.