而BES算法是一种基于鸟瞰系统的优化算法,通过模拟鸟瞰系统的搜索策略,实现对LSSVM模型的参数优化。将VMD和BES相结合,可以进一步提高LSSVM模型的预测性能。 VMD-BES-LSSVM模型的实现过程如下:首先,对输入数据进行变模态分解,得到不同的模态分量。然后,利用BES算法对LSSVM模型的参数进行优化,通过搜索最优参数组合,使得模...
从分析影响线损的电气因素入手,利用改进的量子粒子群(Quantum particle swarm optimization,QPSO)算法优化LSSVM的惩罚因子与核函数参数,进而提出了一种基于自适应量子粒子群优化(Adaptive quantum particle swarm optimization,AQPSO)的LSSVM线损率预测模型。为了验证提出模型的有效性及准确性,利用湖北黄石地区23条220 kV线路...
步骤2,建立基于遗传算法优化参数的LSSVM数据预测模型; 步骤3,应用预测模型对训练样本进行预测,得到训练样本的相对误差和预测值;步骤4,预测模型对训练样本的相对误差进行预测,从而得到相对误差的预测值;步骤5,对相对误差的预测值进行校正,从而得到预测速率;解决了由于最小二乘支持向量机核函数参数和惩罚参数的经验性赋值...
钢铁企业实际生产中产生海量数据,在数据中隐藏着潜在的规律,针对高炉煤气产生量波动频繁,传统的预测算法精度低误差大的问题,本文通过对数据进行经验模态分解,建立一种EMD和LSSVM相结合的预测模型。首先将原始数据运用EMD方法分解成多个IMF分量和Res分量,对每个分量单独建立LSSVM预测模型,最后将各个分量的预测结果进行叠加重...
首先由线性模型ARIMA得出序列预测值t,与原序列值相减计算得到预测残差?着t: 然后用非线性模型LSSVM对残差序列进行建模: 其中,f(·)为非线性函数,?着t-n为t-n时刻的残差,?驻t为随机误差。 最后,残差序列经过非线性模型修正后得到t,相加得到最终结果: ...
你这个测试集就不变啊,说明你这个测试集用的时候就没有用上训练集的模型,你看看模型预测和反归一化...
本文基于Python 语言及其扩展模块,利用混沌算法进行超参数寻优,从而建立一个用较小样本量也能够快速㊁精确预测靛蓝染色棉织物K /S 值的LSSVM 模型㊂ 1㊀染色预测模型 1.1㊀输入变量选取 靛蓝染色过程中,影响染色织物K /S 值的因素有很多,如果将所有影响因素都作为输入变量,会大幅增加建模的计算 量,所需...
主成分能有效地消除变量间的多重共线性,最小二乘支持向量机能很好地逼近变量间的非线性关系.偏最小二乘与最小二乘支持向量机相结合用于年用电量的预测,充分发挥了两者的优点.对四川省1978~2007年的用电量进行了实证分析,与PLS模型和LSSV模型的预测成果进行了对比,结果表明年用电量预测的PLS-LSSVM模型有较高...
步骤三:负荷预测;采用mpso-lssvm(改进的粒子群优化算法-最小二乘支持向量机)模型对降噪处理后的imf分别进行预测,并对预测的结果进行重构,得到最终的预测结果。 进一步的,所述emd-gra模型的降噪方法是利用分解非平稳信号以获得一组性能优化的本征模函数,并剔除信号中的无用成分,具体包括以下步骤: ...
New一种基于小波变换和PSR—LSSVM的P2P网络流量预测模型口杨神周亚建北京邮电大学信息安全中心【摘要】提出一种基于小波变换、相空间重构理论和LS—SVM的P2P流量预测模型。首先将P2P流量分解为小波系数和尺度系数,然后分别对各个系数进行相空间重构,将重构的分量分别通过LS—SVM模型进行预测,最后用小波方法将各个分量的预测...