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题名最小二乘支持向量机用于水量预测
被引量：7
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作者
岑健
危阜胜
张多宏
周锡文
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机构
广东技术师范学院自动化学院
华南理工大学自动化科学与工程学院
茂名市自来水公司
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009年第7期212-215,共4页
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文摘
针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型。采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数。把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快,也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高。
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关键词
用水量预测
最小二乘支持向量机
免疫克隆选择算法
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Keywords
Water consumption prediction
Least squares support vector machines （ LSSVM ）
immune clonal se- lection algorithm
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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