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LSSVM
程序matlab源码_matlab
可以对数据进行预测以及回归分析,有示例直接可用。
2022-07-18 14:00:20
247KB
matlab
基于EMD-DA-
LSSVM
的短期电力负荷预测研究
针对电力负荷数据的非线性和非平稳性特性,为提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于EMD-DA-
LSSVM
的短期用电负荷预测模型。首先,采用EMD分解短期电力负荷数据,获得互不耦合的IMF分量;其次,针对各IMF分量建立最优参数下的EMD-DA-
LSSVM
短期电力负荷预测模型,重构得到预测值。通过算法验证分析,与
LSSVM
、DA-
LSSVM
和EMD-
LSSVM
相比,EMD-DA-
LSSVM
模型具有更高的预测精度,短期电力负荷预测精度高达2.203%。
2022-07-15 15:48:07
584KB
电力负荷
1
【
lssvm
预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现数据预测(多输入单输出)含Matlab源码.zip
【
lssvm
预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现数据预测(多输入单输出)含Matlab源码
2022-06-17 10:49:21
384KB
1
SVM_Short-term-Load-Forecasting.zip
优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状,概括了负荷预测的特点及其影响因素,归纳了短期负荷预测的常用方法,并分析了各种方法的优劣;接着介绍了作为支持向量机(SVM)理论基础的统计学习理论和SVM的原理,推导了SVM回归模型;本文采用最小二乘支持向量机(
LSSVM
)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,分析影响预测的各种因素,总结了负荷变化的规律性,对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正,对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。
LSSVM
中的两个参数对模型有很大影响,而目前依然是基于经验的办法解决。对此,本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优,以测试集误差作为判决依据,实现模型参数的优化选择,使得预测精度有所提高。实际算例表明,本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。
2022-06-07 16:43:14
365KB
LSSVM参数寻优
SVM寻优
负荷数据处理
1
基于PSO算法的HVAC系统
LSSVM
预测控制 (2012年)
针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(
LSSVM
)的预测控制方法。该方法利用
LSSVM
建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。
2022-06-06 22:01:52
1.53MB
自然科学
论文
1
遗传算法嵌入粒子群算法优化
LSSVM
回归预测模型 pso-ga-
lssvm
遗传算法嵌入粒子群算法优化
LSSVM
回归预测模型 pso-ga-
lssvm
遗传算法嵌入粒子群算法优化
LSSVM
回归预测模型 直接替换数据就可以运行
2022-05-28 09:06:06
152KB
matlab
遗传算法嵌入粒子群算法优化LSS
pso-ga
pso-ga-lssvm
ga-pso-
lssvm
将ga算法嵌入pso算法组合优化
lssvm
分类模型 替换数据就行
2022-05-20 19:07:25
170KB
综合资源
matlab
pso-ga
lssvm
基于混合PSO优化的
LSSVM
锅炉烟气含氧量预测控制
烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(
LSSVM
)的锅炉烟气含氧量预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。
2022-05-18 17:09:04
1.09MB
最小二乘支持向量机;
粒子群算法;
烟气含氧量;
预测控制
1
大数据-算法-非线性
LSSVM
逆系统主动容错控制方法研究.pdf
大数据-算法-非线性
LSSVM
逆系统主动容错控制方法研究.pdf
2022-05-03 14:09:34
3.63MB
算法
文档资料
big
data
LSSVM
数据分类与测试,matlab2021a测试。
LSSVM
数据分类与测试,matlab2021a测试。
2022-04-26 10:05:49
120KB
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