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铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法 总被引:6,自引:1,他引:5
提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法, 并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR), 对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测, 结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果. 与最小二乘支持向量回归机(LS–SVR)、使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO–NN)进行比较, CPSO–SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上, 预测效果明显优于PSO–NN, 且比LS–SVR稳定性更强, 可用于高炉铁水硅含量的实际预测, 表明混沌粒子群优化算法是选取SVR参数的有效方法. 相似文献
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研究烟气轮机状态测试,为了保证安全,克服当前烟气轮机状态预测精度低的问题,结合混沌粒子群与支持向量回归模型(SVR)的特点,提出一种烟气轮机状态预测的新方法,混沌粒子群能克服粒子群优化算法容易陷入局部最优且收敛速度较慢等缺点,以获得高预测性能的支持向量回归模型.在分析支持向量回归算法和混沌粒子群算法基础上,采用混沌粒子群算法选取合适的支持向量回归模型,并利用训练集建立混沌粒子群SVR烟气轮机状态预测模型.以某烟气轮机机组作为应用对象测试方法在机电状态预测中的效果.实验结果表明,与粒子群SVR相比,混沌粒子群SVR的预测精度有了较大幅度提高,证明适合烟气轮机状态预测. 相似文献
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针对支持向量回归机在预测建模中的参数选取问题,提出一种基于混沌自适应策略的粒子群优化支持向量回归机参数的方法.采用混沌映射算法和聚合度自适应判断策略,增强种群的全局寻优性能,提升粒子的多样性,从而避免种群过早收敛.充分考虑天气、节假日、居民消费等因素的影响,提出一种改进的支持向量回归机预测模型并与粒子群算法的支持向量回归机模型进行对比分析.分析结果表明,该预测模型可将预测的均方根误差降低约40%,绝对值误差降低约42%,相对误差降低约46%,仿真结果验证了所提方法优化了支持向量回归机参数,改善了预测效果. 相似文献
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嵇可可 《计算机应用与软件》2014,(10)
针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出一种变异粒子群算法优化最小二乘支持向量的网络流量预测模型(MPSOLSSVM)。首先对网络流量序列进行相空间重构,构建最小二乘支持向量的学习样本;然后采用变异粒子群算法选择最小二乘支持向量机参数,从而建立最优的网络流量预测模型,最后与其他模型进行对比实验。对比结果表明,相对于对比模型,MPSO-LSSVM提高了网络流量的预测精度,预测结果可以为网络管理员提供有价值参考信息。 相似文献
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为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型(PSO-LSSVM).首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型.仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律. 相似文献
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刘建华 《计算机工程与应用》2014,50(3):13-17
短时交通流预测首先重构相空间,然后采用时间序列模型预测交通流量,而支持向量回归机(SVR)是比较好的时间序列预测模型。但短时交通流相空间重构的嵌入维数与延迟时间与支持向量回归机的参数确定往往是分别独立地求解,难以达到两组参数值的同时最优,影响预测的准确性。为了提高短时交通流的预测准确性,提出一种利用粒子群算法联合优化相空间重构和支持向量回归机的预测模型,并用于实际短时交通流数据的预测。该模型的相空间重构和支持向量回归机(SVR)的参数联合一起优化,利用粒子群算法同时优化其两组参数的组合值。采用短时交通流数据仿真,结果表明联合一起优化所得参数的预测器提高了简单模型预测的效果。 相似文献
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对轧机轧制力预测模型进行研究.使用人工鱼群优化算法对支持向量回归(SVR)参数选取进行最优的参数组合,将粒子群优化算法引入到常规人工鱼群算法中,并对其进行改进,提高了人工鱼群算法的性能.研究结果表明:Ekelund模型的轧制力计算结果误差较大,超过了10%,常规SVR预测模型的轧制力预测精度低于10%,而本文研究的改进SVR预测模型得到的轧制力误差低于5%,说明通过人工鱼群算法优化SVR算法模型的参数能够提高预测模型的预测精度,并且预测消耗时间在3种预测模型中是最短的. 相似文献
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针对锅炉飞灰含碳量的预测问题,提出了自适应扰动量子粒子群优化的支持向量回归机方法(ADQPSO-SVR),即在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上加入自适应扰动,克服了支持向量回归机(SVR)经验选择学习参数的弊端。用此改进算法对SVR的学习参数进行寻优,经过实例研究表明,ADQPSO算法的寻优能力较强,利用ADQPSO算法得到的SVR模型有较高的预测精度,同时与GA-BP算法和GA-RBF算法相比,ADQPSO-SVR能够提高锅炉飞灰含碳量预测的准确性及稳定性。 相似文献