基于SAFA优化LSSVM的粮食产量预测 被引量：13

1

作者 施瑶 陈昭 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第3期144-148,共5页

为提高粮食产量预测的精度,针对LSSVM模型的预测精度受惩罚参数C和核函数参数g选择的影响,将非线性惯性权重引入萤火虫算法,提出一种基于自适应权重的萤火虫算法(Self-Adaptive Firefly Algorithm,SAFA),并将SAFA应用于惩罚参数C和核函... 为提高粮食产量预测的精度,针对LSSVM模型的预测精度受惩罚参数C和核函数参数g选择的影响,将非线性惯性权重引入萤火虫算法,提出一种基于自适应权重的萤火虫算法(Self-Adaptive Firefly Algorithm,SAFA),并将SAFA应用于惩罚参数C和核函数参数g优化,提出一种基于SAFA-LSSVM的粮食产量预测算法。选择1978—2017年我国粮食产量数据为研究对象,与FA-LSSVM、PSO-LSSVM和LSSVM相比,研究结果表明本文提出的算法SAFA-LSSVM可以有效提高粮食产量预测的精度,相关系数R达0.9893,为粮食产量预测提供新的方法和途径。 展开更多

关键词 萤火虫算法 lssvm模型 神经网络 支持向量机 粮食产量

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基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测 被引量：9

2

作者 孟凡念 杜文辽 +3 位作者 李浩 李宏伟 王良文 肖志玲 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1664-1675,共12页

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘... 提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。 展开更多

关键词 滚动轴承 融合模型 混沌预测 KRIGING模型 lssvm模型 ELM模型

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基于组合模型的短期风速预测研究 被引量：11

3

作者 章伟 邓院昌 《电网与清洁能源》 2013年第7期83-87,91,共6页

风速具有较大的随机波动性,影响了电网的稳定性,风速预测对于风电并网问题至关重要。本研究采用灰色-马尔可夫链(GM-Markov)与最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型分别对风速进行预测,比较了各单一预测模型的精度;在此基础上研究了动态... 风速具有较大的随机波动性,影响了电网的稳定性,风速预测对于风电并网问题至关重要。本研究采用灰色-马尔可夫链(GM-Markov)与最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型分别对风速进行预测,比较了各单一预测模型的精度;在此基础上研究了动态权重组合模型与0-1法组合预测模型。然后以国内某风电场的实测风速数据为例进行分析,结果表明,单一预测方法时好时坏,稳定性较差,组合预测模型总体效果较好,具有较大的实用价值。 展开更多

关键词 风速预测 灰色-马尔可夫链模型 最小二乘支持向量机 组合预测

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基于BN分解和ALO优化LSSVM模型的风电出力预测 被引量：6

4

作者 郭森 《智慧电力》 2017年第7期92-99,共8页

准确的风电出力预测对电力系统的安全稳定运行和减少系统运行成本至关重要。将BN分解法、蚁蛳优化算法(ALO)和最小二乘支持向量机模型(LSSVM)相结合,提出了一种短期风电出力预测BN-ALO-LSSVM混合模型。该模型首先将风电出力原始时间序... 准确的风电出力预测对电力系统的安全稳定运行和减少系统运行成本至关重要。将BN分解法、蚁蛳优化算法(ALO)和最小二乘支持向量机模型(LSSVM)相结合,提出了一种短期风电出力预测BN-ALO-LSSVM混合模型。该模型首先将风电出力原始时间序列分解为各子序列,进而运用LSSVM模型对各子序列分别进行预测;与此同时,为提升预测精度,运用ALO群体智能优化算法确定LSSVM模型的最优参数。实例结果表明:与LSSVM,BN-LSSVM和ALO-LSSVM模型相比,本文提出的风电出力预测BN-ALO-LSSVM混合模型的预测精度最高,且是有效可行的。 展开更多

关键词 风电出力预测 BN分解法 lssvm模型 ALO算法 混合预测模型

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基于HP-ENN-LSSVM模型的降雨量预测研究 被引量：2

5

作者 熊文真 陈秀琴 李红娟 《玉溪师范学院学报》 2016年第4期51-56,共6页

结合HP滤波、Elman神经网络、最小二乘支持向量机各自性质建立HP-ENN-LSSVM模型对降雨量进行预测.根据吉林省某农场1950~2015年作物生育期(5~9月)的降雨量资料,1950~2009年(5~9月)降雨量作为训练样本,2010~2015年(5~9月)的降雨量作为测... 结合HP滤波、Elman神经网络、最小二乘支持向量机各自性质建立HP-ENN-LSSVM模型对降雨量进行预测.根据吉林省某农场1950~2015年作物生育期(5~9月)的降雨量资料,1950~2009年(5~9月)降雨量作为训练样本,2010~2015年(5~9月)的降雨量作为测试样本,验证所建模型的有效性.验证结果表明,所建模型预测效果良好,其预测平均相对误差为3.98%,与Elman、LSSVM模型相比,更适合降雨量的预测. 展开更多

关键词 降雨量 Elman模型 lssvm模型 HP-Elman-lssvm模型

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基于AOA-LSSVM模型的枢纽城市物流需求量预测 被引量：1

6

作者 肖红 夏如玉 +1 位作者 王孝坤 杨雪峰 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期92-98,共7页

传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则... 传统的LSSVM难以全面反映物流需求的变化规律,会导致预测效果不佳。首先利用灰色关联分析(GRA)得到物流需求的主要影响因素;将主要影响因素作为LSSVM的输入变量,构建物流需求预测模型;通过阿基米德算法(AOA)对最小二乘支持向量机的正则化参数(γ)和核参数(σ)进行迭代寻优,以减少参数选择的盲目性;构建AOA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的智能预测模型AOA-LSSVM,经过验证该模型可以提高预测精度。运用AOA-LSSVM模型对西部陆海新通道的重要枢纽城市——重庆、成都、贵阳和南宁的物流需求进行实证分析,结果表明:该模型与LSSVM模型相比取得较高的预测精度,其均方根误差、平均绝对误差、以及异方差调整的均方根误差、异方差调整的平均绝对误差分别降低了1946.4,1206.1,0.0284,0.0397。 展开更多

关键词 交通运输工程 AOA算法 lssvm模型 西部陆海新通道 物流需求预测

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基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机在基坑施工过程中周围环境沉降预测研究 被引量：1

7

作者 任海龙 张洁 马征 《价值工程》 2024年第2期154-156,共3页

随着城市化进程的加快,越来越多的深基坑的周围环境日趋复杂,近年来预测模型在基坑施工过程中周围环境的沉降预测应用日益广泛,在预测精度方面取得了较为有效的成果,但模型的预测精度取决于参数选择,传统的参数选择往往基于试算法,该方... 随着城市化进程的加快,越来越多的深基坑的周围环境日趋复杂,近年来预测模型在基坑施工过程中周围环境的沉降预测应用日益广泛,在预测精度方面取得了较为有效的成果,但模型的预测精度取决于参数选择,传统的参数选择往往基于试算法,该方法无确定的参数选择目标且计算体量过大。因此,本文提出一种基于粒子群优化算法来确定LSSVM参数的方法,计算结果表明通过PSO算法选择LSSVM参数,进而提高模型的预测精度和计算速度是切实可行的。 展开更多

关键词 基坑施工 沉降 预测 PSO算法 lssvm模型 参数优化 精度提高

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基于多目标蝗虫优化算法的全国棉花产量预测

8

作者 袁宏俊 宋倩倩 胡凌云 《中国纤检》 2024年第9期102-107,共6页

随着全球气候变化和农业发展的影响,棉花产量的预测分析对于农业规划和资源配置至关重要。为了对全国棉花产量进行更精确的预测,本文提出了一种多目标蝗虫优化(MOGOA)组合预测方法。首先运用ARIMA时间序列模型、最小二乘支持向量机LSSV... 随着全球气候变化和农业发展的影响,棉花产量的预测分析对于农业规划和资源配置至关重要。为了对全国棉花产量进行更精确的预测,本文提出了一种多目标蝗虫优化(MOGOA)组合预测方法。首先运用ARIMA时间序列模型、最小二乘支持向量机LSSVM模型、循环神经网络RNN模型3种单项模型对2009-2023年全国棉花产量数据进行预测。然后,通过多目标蝗虫迭代优化过程,得到了一组最优解,并将单项模型预测结果与组合预测方法预测结果相对比。通过实例验证,运用多目标蝗虫优化的组合预测方法预测结果误差更小、拟合程度更高,证明了该模型在实际应用中具有良好的价值,更好地反映出棉花产量的实际变化情况。最后使用该方法对2024—2026年的全国棉花产量进行预测,为棉花产业发展提供参考。 展开更多

关键词 多目标蝗虫优化算法 棉花产量 组合预测 lssvm模型 RNN模型 ARIMA模型

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改进粒子群算法优化的卫星钟差组合预报模型 被引量：5

9

作者 刘赞 陈西宏 +2 位作者 孙际哲 刘强 张群 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期94-98,共5页

针对现有单一导航卫星钟差预报模型存在预报精度不高的问题,提出了改进粒子群算法优化的组合预报模型。该模型利用差分自回归移动平均模型（ARIMA）和最小二乘向量机（LSSVM）模型的特点,首先建立ARIMA模型预报钟差数据的线性部分,并得... 针对现有单一导航卫星钟差预报模型存在预报精度不高的问题,提出了改进粒子群算法优化的组合预报模型。该模型利用差分自回归移动平均模型（ARIMA）和最小二乘向量机（LSSVM）模型的特点,首先建立ARIMA模型预报钟差数据的线性部分,并得到预报残差;然后,根据残差建立LSSVM模型预报非线性部分,最后的预报结果即两个预报结果之和。同时引入随优化代数变化的惯性权值和加速度因子,来提高粒子群（PSO）算法寻优能力,并用其优化组合预报模型中LSSVM部分的惩罚因子和核函数参数选取过程,以提高模型的预报精度。实例与结果分析表明,组合模型较单一模型在预报精度上有30%~50%的提高,为导航卫星高精度短期钟差预报提供了一种新思路。 展开更多

关键词 卫星钟差 钟差预报 差分自回归移动平均模型 最小二乘向量机模型 改进粒子群

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基于改进LSSVM模型的区域铁路货运量预测 被引量：4

10

作者 陈鹏芳 孟建军 +1 位作者 李德仓 胥如迅 《铁道运输与经济》 北大核心 2022年第2期59-65,共7页

准确的区域铁路货运量预测在区域物流顶层规划、运输资源合理配置及其他物流辅助活动中起着重要的参考作用。针对LSSVM模型参数选择敏感和选择随意,且多输入条件下模型过程计算复杂的问题,提出一种融合PCA方法、WOA算法和LSSVM模型的区... 准确的区域铁路货运量预测在区域物流顶层规划、运输资源合理配置及其他物流辅助活动中起着重要的参考作用。针对LSSVM模型参数选择敏感和选择随意,且多输入条件下模型过程计算复杂的问题,提出一种融合PCA方法、WOA算法和LSSVM模型的区域铁路货运量预测新方法。采用PCA方法提取样本数据的主成分作为模型的输入,利用WOA算法全局搜索能力强、寻优效率高的优点对LSSVM模型的参数组合(λ,δ)进行寻优,得到基于改进LSSVM的区域铁路货运量预测模型。以陕西省2001—2019年与铁路货运量相关的18个指标数据作为样本,通过实际算例验证模型的预测性能。结果表明,所建模型的最大相对误差绝对值达到2.724%,相较于传统LSSVM模型和WOA-LSSVM模型降低了7.748%和3.589%,且模型的泛化能力和稳定性都得到了提升。 展开更多

关键词 区域铁路货运量 预测 lssvm模型 PCA WOA算法

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高桩码头裂缝开合度监测模型研究 被引量：4

11

作者 陈旭东 李俊杰 霍中艳 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期53-59,共7页

安全监测是确保水利工程安全运行的重要措施,监测模型是安全监测分析的重要工具,在水库大坝中应用广泛,然而相关理论和研究在港口码头方面应用较少,鉴于港口码头工作环境及工作性态与水库大坝不同,亟需研究符合码头自身工作特点的安全... 安全监测是确保水利工程安全运行的重要措施,监测模型是安全监测分析的重要工具,在水库大坝中应用广泛,然而相关理论和研究在港口码头方面应用较少,鉴于港口码头工作环境及工作性态与水库大坝不同,亟需研究符合码头自身工作特点的安全监测模型。针对高桩码头裂缝效应量和原因量的变化规律,选取温度、风、堆荷和时效分量为高桩码头裂缝的主要影响因素,探讨了相应的因子表达形式;在此基础上,建立了高桩码头裂缝开合度监测的统计模型和最小二乘支持向量机模型,研究了模型评价方法,对监测序列进行拟合和预测,验证了模型的有效性和合理性。结果表明,所建立的高桩码头裂缝开合度模型具有较高的精度和一定的预测能力,可为分析高桩码头裂缝监测资料,以及监控高桩码头安全提供科学依据。 展开更多

关键词 高桩码头 裂缝开合度 统计模型 最小二乘支持向量机模型

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基于蝙蝠算法优化LSSVM的图书馆访问流量预测 被引量：2

12

作者 李静 《信息技术》 2018年第12期5-8,共4页

为提高图书馆访问流量预测的精度,对于LSSVM预测效果易受惩罚参数γ和径向基核函数宽度g的影响内容进行相应的分析研究,在此基础上对惩罚参数γ和径向基核函数宽度g进行优化,提出一种基于蝙蝠算法优化LSSVM的图书馆访问流量预测算法。与... 为提高图书馆访问流量预测的精度,对于LSSVM预测效果易受惩罚参数γ和径向基核函数宽度g的影响内容进行相应的分析研究,在此基础上对惩罚参数γ和径向基核函数宽度g进行优化,提出一种基于蝙蝠算法优化LSSVM的图书馆访问流量预测算法。与LSSVM和BP相比较,能够得出如下结论:通过BA算法优化之后所得出的LSSVM能够加大程度的增强图书馆访问流量预测的准确度,通过全新算法的实施可以使得图书馆访问流量预测更加精准,从而针对性的提升服务质量。 展开更多

关键词 蝙蝠算法 lssvm模型 神经网络 支持向量机 网络流量

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基于MS-ISSA-LSSVM混合算法的功率曲线建模

13

作者 孟中 满丹丹 《自动化应用》 2023年第3期62-65,70,共5页

风电机组功率曲线是风电机组重要的性能指标,能及时且精准地绘制风电机组的功率曲线,在确保风电机组出力性能、合理安排能源调度及提高能源利用率等方面具有十分重要的意义。因此,文章提出了一种基于MS-IS-SA-LSSVM混合模型的功率曲线模... 风电机组功率曲线是风电机组重要的性能指标,能及时且精准地绘制风电机组的功率曲线,在确保风电机组出力性能、合理安排能源调度及提高能源利用率等方面具有十分重要的意义。因此,文章提出了一种基于MS-IS-SA-LSSVM混合模型的功率曲线模型,算例结果表明,该算法可得到精度更高的功率曲线模型。 展开更多

关键词 SSA算法 柯西变异 lssvm模型 功率曲线建模

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建筑工程造价合理性审核模型构建及应用

14

作者 夏鹏 《江西建材》 2022年第12期440-441,共2页

文中提出了一种在确定单位和分部工程指标后的审核模型,说明了基于LSSVM的造价合理性审核模型的设计原理与方法,并以南通市中创区某项目为例,阐明这一模型从数据准备到合理性审核的具体应用。经分析发现,基于LSSVM的造价合理性审核模型... 文中提出了一种在确定单位和分部工程指标后的审核模型,说明了基于LSSVM的造价合理性审核模型的设计原理与方法,并以南通市中创区某项目为例,阐明这一模型从数据准备到合理性审核的具体应用。经分析发现,基于LSSVM的造价合理性审核模型具备可操作性,可作为建筑工程造价合理性审核工作的辅助工具。 展开更多

关键词 建筑工程造价 lssvm模型 合理性审核模型

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结合GM(1,1)和LSSVM的多效蒸发过程参数预测

15

作者 徐丽莎 钱晓山 阳春华 《智能系统学报》 北大核心 2012年第5期462-466,共5页

为了解决多效蒸发过程具有高噪声和非平稳等特性的参数时间序列预测问题,提出了一种基于小波变换结合GM(1,1)和LSSVM的蒸发过程参数预测方法.该方法首先利用Mallat算法对参数时间序列进行分解和重构,分离出序列中的低频信息和高频信息;... 为了解决多效蒸发过程具有高噪声和非平稳等特性的参数时间序列预测问题,提出了一种基于小波变换结合GM(1,1)和LSSVM的蒸发过程参数预测方法.该方法首先利用Mallat算法对参数时间序列进行分解和重构,分离出序列中的低频信息和高频信息;然后对低频信息构建GM(1,1)模型,对高频信息则用最小二乘支持向量机进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到最终的预测结果.以氧化铝多效蒸发过程的生产数据进行了实验验证,结果表明,该预测算法切实可行且优于单一的GM(1,1)和LSSVM方法,具有较好的泛化性能和较强的鲁棒性,可用于氧化铝生产蒸发过程的优化控制. 展开更多

关键词 小波变换 GM(1 1)模型 lssvm模型 多效蒸发过程 参数预测

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基于多源信息融合的碳价格预测模型

16

作者 郑一鸣 连子炎 兰子梦 《价值工程》 2022年第28期94-96,共3页

搜索引擎为大数据时代的时间序列预测提供了多源信息。传统的预测方法通常仅基于历史交易数据或影响因素,没有同时考虑多源信息的特点。因此,本论文为提高预测精度,充分利用各种类型的数据信息,筛选9个能够反映民众关注热度的关键词,并... 搜索引擎为大数据时代的时间序列预测提供了多源信息。传统的预测方法通常仅基于历史交易数据或影响因素,没有同时考虑多源信息的特点。因此,本论文为提高预测精度,充分利用各种类型的数据信息,筛选9个能够反映民众关注热度的关键词,并降维处理,结合历史交易信息,分别构建带有不同输入层的LSTM和LSSVM预测模型。本文以碳价格预测为例,结果表明,同时考虑关注热度和历史交易信息的LSSVM模型在预测精度和稳定性方面表现突出。 展开更多

关键词 多源信息 碳价格 时间序列预测 lssvm模型

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LSSVM模型技术在南京江北新区核心区地面沉降监测中的应用

17

作者 张涛 常永青 +1 位作者 岳建平 王庆 《现代测绘》 2015年第6期6-7,10,共3页

采用LSSVM模型技术对南京江北新区区域进行地面沉降监测,并对其观测值和预测值进行了对比。实践证明,LSSVM模型技术以其运算速度快、运算量小、运算简单的特点,解决了求解相当耗时的二次规划问题,大大缩短了运算时间,在地面沉降监测中... 采用LSSVM模型技术对南京江北新区区域进行地面沉降监测,并对其观测值和预测值进行了对比。实践证明,LSSVM模型技术以其运算速度快、运算量小、运算简单的特点,解决了求解相当耗时的二次规划问题,大大缩短了运算时间,在地面沉降监测中发挥了重要的作用,拥有良好的推广价值。 展开更多

关键词 lssvm模型 沉降监测 K折交叉验证

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基于PSO优化LSSVM在基坑开挖过程中周围建筑物沉降预测研究

18

作者 李海鹏 胡锦伟 +1 位作者 王加志 黄志艳 《价值工程》 2018年第14期125-127,共3页

本文提出一种用粒子群优化算法来确定LSSVM参数的方法。该方法是在对LSSVM进行分析的基础上,融合PSO的群搜索特征来提高LSSVM预测精度。文章最后采用昆明市某基坑周围建筑物沉降数据对此模型进行了验证,并与其他算法进行了对比分析,计... 本文提出一种用粒子群优化算法来确定LSSVM参数的方法。该方法是在对LSSVM进行分析的基础上,融合PSO的群搜索特征来提高LSSVM预测精度。文章最后采用昆明市某基坑周围建筑物沉降数据对此模型进行了验证,并与其他算法进行了对比分析,计算结果表明用该模型进行沉降预测相比其他算法具有较快的收敛速度和更高的预测精度。 展开更多

关键词 基坑开挖 沉降预测 PSO算法 lssvm模型 参数优化 预测精度

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基于MA-PSO优化LSSVM参数的供水量预测研究

19

作者 吴鑫 《价值工程》 2018年第21期226-228,共3页

近年来LSSVM预测模型应用广泛,在供水量预测方面有着十分重要的作用。本文提出了一种MAPSO的方法来确定LSSVM参数。该方法是在对LSSVM进行分析的基础上,融合PSO的群搜索特征和多Agent的粒子间信息交互能力,以期达到增强PSO算法的收敛精... 近年来LSSVM预测模型应用广泛,在供水量预测方面有着十分重要的作用。本文提出了一种MAPSO的方法来确定LSSVM参数。该方法是在对LSSVM进行分析的基础上,融合PSO的群搜索特征和多Agent的粒子间信息交互能力,以期达到增强PSO算法的收敛精度,提高LSSVM预测精度的效果。文章最后采用某市的实测供水量数据对此模型进行了验证,并与其他算法进行了对比分析,结果表明利用该模型进行供水量预测比其他算法收敛速度更快,预测精度更高。 展开更多

关键词 供水量预测 MA-PSO算法 lssvm模型 参数优化

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基于CEEMDAN-WD-PSO-LSSVM模型的月径流预测研究 被引量：13

20

作者 徐冬梅 庄文涛 王文川 《中国农村水利水电》 北大核心 2021年第8期54-58,66,共6页

针对径流序列的非线性、非稳态化的特点导致直接预测精度低的问题,提出了一种二次分解径流时间序列,再经过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行月径流预测的新途径。该方法首先利用自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法来分解... 针对径流序列的非线性、非稳态化的特点导致直接预测精度低的问题,提出了一种二次分解径流时间序列,再经过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行月径流预测的新途径。该方法首先利用自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)算法来分解原始径流时间序列,得到一系列本征模态分量(IMF)。再利用小波分解(WD)对高频分量进行二次分解,更有效地提取原始数据中的隐含信息。把各分量作为基于粒子群算法(PSO)优化的LSSVM预测模型的输入,最后将每个分量预测结果进行叠加重构,得到最终结果。以洛河流域长水水文站月径流为例,验证结果表明:提出的CEEMDAN-WD-PSO-LSSVM组合模型的预测精度较单一模型有效提高了径流预报精度,CEEMDAN-WD二次分解可更有效地提取复杂径流序列的信息,为非线性、非稳态化的月径流时间序列预测提供了新方法。 展开更多

关键词 径流预测 CEEMDAN 小波分解 PSO-lssvm模型 二次分解

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