针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进...
针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进...
《基于SSA-LSSVM的短时交通流预测研究》一、引言随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加,交通流预测成为了智能交通系统(ITS)中不可或缺的一部分。短时交通流预测作为交通流预测的重要分支,对于提升交通管理效率、优化交通规划和保障交通安全具有重要意义。近年来,支持向量机(SVM)在短时交通流预测中得到了广泛应用...
LSSVM 是一种新型机器学习算法,其在传统支持向量机 SVM 基础上,将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束,极大地方便了求解过程,克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归,能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。 麻雀搜索算法( sparrow search algorithm,SSA) 是新群智能优化算法,...
实例表明,TTLSSA-LSSVM相比于一些常见算法优化的LSSVM模型具有更高的预测精度.以葡萄牙电力公司Elergone收集到的真实用电数据为例,在Matlab中对本文的预测方法进行对比测试,结果表明:(1)"聚类—建模—求和"的预测方法优于直接对聚合负荷建模.(2)TTLSSA-LSSVM预测模型具有较好的泛化能力和稳定性.(3)本文的预测方法...
更低的计算复杂度:通过麻雀算法的全局搜索能力,SSA-LSSVM可以更快地找到最优解,降低计算复杂度。 然而,SSA-LSSVM算法也存在一些挑战和限制: 参数选择问题:SSA-LSSVM中有多个参数需要设置,如麻雀算法的迭代次数、种群大小等,这需要根据具体问题进行调优。
1.MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量时间序列预测; 4.data为数据集,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出RMSE、MAE、MAPE多指标评价; ...
简介:SSA-LSSVM分类预测 | Matlab 麻雀优化最小二乘支持向量机分类预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 ...
SSA-LSSVM在中长期径流预测中的应用研究
为了准确有效地识别变压器内部的潜伏性机械故障,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVFEMD)和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)的变压器内部机械故障诊断方法.首先,对铁心处于不同松动状态的变压器进行振动信号采集;其次,利用时变滤波改进的经验模态分解(EMD)对所得振动信号进行分解,以获取多个本征模态函...