【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab源码.zip

基于改进GSA的优化LSSVM的混合热率预测模型

灰狼算法优化最小二乘支持向量机,可以进行数据预测。如果不想改动代码，输入的数据请按照示范的数据（data）排列的方式进行排列。注：行为指标集u11-u53 ，列为数据集。 本代码可以用于股价预测，电力预测，交通流量预测，风险预测，价格预测等等。 代码可能有不完善的地方，可按照需求自行修改。

【lssvm预测模型】基于蝙蝠算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测matlab源码.zip

【lssvm预测】基于鲸鱼算法优化lssvm数据预测matlab源码.zip

最小二乘支持向量机（LSSVMtoolbox）--工具包

粒子群算法优化最小二乘支持向量机的源程序

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。

用遗传算法优化的最小二乘支持向量机，简单易用，可移植性强，通用性好，程序特别的全

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。