基于PSO-LSSVM的城市时用水量预测

为解决传统最小二乘支持向量机(LSSVM)采用交叉验证确定参数耗时较长和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法早熟收敛的问题,提出一种基于种群活性PSO算法优化LSSVM参数的方法。利用群活性加速度作为多样性测度,当群活性加速下降时,对粒子的位置和速度分别执行进化和变异操作来改进标准PSO算法,然后分析上海市时用水量序列特点及其影响因素,选取影响程度较大的主要因素,将其作为预测模型的输入变量,建立时用水量预测模型;最后采用改进的PSO算法优化LSSVM参数来预测上海市时用水量。实例分析表明,对比文中其他3种模型输入变量组合,选取的预测模型输入变量能够更有效地提高预测精度;与传统LSSVM方法相比,提出的基于改进PSO-LSSVM的时用水量预测方法计算速度更快,预测精度更高。     

改进PSO优化参数的LSSVM燃煤锅炉Nox排放预测

为了提高燃煤锅炉NOX排放浓度预测的准确度,更好地进行氮氧化物的污染监测,提出了一种结合最小二乘支持向量机(Least squares support vector machines,LSSVM)和改进的粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的预测方法。依据LSSVM预测原理及其参数选择的不确定性,采用一种改进的PSO优化算法对模型参数进行寻优,建立锅炉燃烧NOX排放特性模型,并与另两种方法结果进行比较。结果表明:LSSVM是一种有效的建模方法,有较高的拟合度;改进的PSO与LSSVM结合可改善模型的预测精度和泛化能力,在NOX排放浓度预测方面明显优于其他两种参数优化算法,对NOX排放预测有指导意义。     

基于FOA优化混合核LSSVM的铁路货运量预测

单一核最小二乘支持向量机(LSSVM)在铁路货运量预测中难以准确描述货运量的复杂变化特征,限制了预测精度的提高。针对该问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)优化混合核LSSVM的预测方法。以多项式核与径向基核组合的混合核函数作为LSSVM核函数,构建铁路货运量的混合核LSSVM预测模型,同时利用FOA全局寻优能力强、计算速度快等优点优化选择混合核LSSVM参数。以我国铁路货运量为例进行方法验证。结果表明,所提方法的RMSE、MAE、MAPE和THEIL值分别为8433.0、6670.8、0.0180和0.0117,均小于其他模型,FOA算法搜索混合核LSSVM参数的时间为40.2948秒,分别比GA和PSO算法减少了2.6208秒和20.7016秒,适合于铁路货运量的短期预测。     

基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测

提出一种基于改进粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的MEMS陀螺随机漂移的预测模型建立方法。该方法首先应用最小二乘支持向量机对MEMS陀螺随机漂移建立预测模型,然后应用改进粒子群算法对该模型进行优化,最后应用参数优化后的LSSVM预测模型对随机漂移进行预测。该方法不仅解决了支持向量机训练速度慢和所需计算资源多的问题,而且文中提出的改进的惯性权值递减策略使PSO算法在全局或局部搜索能力上的侧重具有更好的适应度。实验结果表明,该预测模型可以有效地进行陀螺随机漂移的预测,且预测效果优于基本PSO优化的最小二乘支持向量机。     

KPCA-模糊加权LSSVM预测方法及其应用

针对工业系统参数缓慢变化和工业现场数据存在噪声和变量间存在多重相关性,提出了一种KPCA-模糊加权LSSVM预测方法;采用KPCA去除数据的噪声和降低样本数据各参数间的多重相关性,减少样本数据维数;针对不同时期样本数据重要程度不一样,提出了模糊加权的思想;利用改进微粒群算法(PSO)优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数;以净化除钴过程生产数据进行验证分析,仿真结果表明,KPCA一模糊加权LSSVM预测模型精度高于主成分回归(PCR)和LSSVM,能满足工业现场钴离子浓度预测的要求.     

基于改进PSO-LSSVM的电采暖短期负荷预测研究

为了提高电采暖短期功率负荷预测的精度、准确性和速度,提出一种改进PSO-LSSVM算法对电采暖的短期负荷功率预测.利用PSO算法对LSSVM进行参数的优化,将得到的最优参数值作为LSSVM参数从而建立改进PSO-LSSVM算法模型.考虑电采暖地区的天气、温度的因素,将新疆某地电采暖负荷历史数据以天气变化、温度差为参考指...     

基于PSO与LS-SVM的作物需水量预测

为了提高作物需水量预测精度,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。该模型以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用多项式核函数和径向基核函数的非负线性组合构造核函数,将粒子群优化算法(PSO)与交叉验证方法用于确定模型参数。实验结果表明与神经网络和随机森林相比,PSO优化的LS-SVM可获得更好的预测精度和泛化能力,可用于节水灌溉,具有较高的应用价值。     

改进PSO-LSSVM算法的SDN网络流量预测模型

SDN技术解决了IP网络布设困难、更新繁琐等突出问题, 近年来发展迅速. 本文针对SDN网络流量预测问题, 提出首先采用混沌理论对时间序列样本群进行相空间重构, 随后引入最小二乘支持向量机(LSSVM)构建SDN网络流量预测模型, 并结合改进的粒子群算法(PSO)对其关键参数进行优化. 实验结果证明, 该模型有效提高了SDN网络流量预测精度与误差控制水平, 具有良好的实际应用价值.     

基于PSO-LSSVM的飞机维修保障费用预测模型

考虑到飞机维修保障费用数据样本容量小和难于预测的特点,提出用最小二乘支持向量机LSSVM(Least squares support vector machine)来预测飞机维修保障费用.采用粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化LSSVM的参数,并同偏最小二乘回归(PLSR)的预测结果进行了比较.结果表明,PSO-LSSVM预测模型可调参数少、速度快,预测精度比PLSR有显著提高.     

基于PSO和LSSVM的生化过程建模研究

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)在生化过程建模中的重要建模参数值选择问题.提出利用具有较强的全局搜索能力的粒子群(PSO)优化算法.对最小二乘支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整,每一个粒子的位置向量对应一组最小二乘支持向量机建模的参数.利用参数优化调整后得到的具有较优拟合预测效果的模型对谷氨酸发酵过程进行预测,仿真结果表明,该方法能使模型取得较好的预测效果.