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基于多因素改进型PSOSVM算法的中长期负荷预测 被引量：4
1
作者 曹渝昆 帅浩 《上海电力学院学报》 CAS 2016年第6期603-608,共6页
中长期负荷预测作为电力规划与调度中的重要一环,其影响因素有着多样性和不确定性等特点.选取支持向量机作为中长期负荷预测的核心算法,筛选多种区域宏观经济因素,利用粒子群(PSO)寻优与循环寻优的改进型算法对支持向量机(SVM)的参数进... 中长期负荷预测作为电力规划与调度中的重要一环,其影响因素有着多样性和不确定性等特点.选取支持向量机作为中长期负荷预测的核心算法,筛选多种区域宏观经济因素,利用粒子群(PSO)寻优与循环寻优的改进型算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化及负荷预测.仿真结果显示,改进型PSOSVM算法有着较高的预测精度. 展开更多
关键词 中长期负荷预测 宏观影响因素 粒子群与循环寻优 改进型psosvm算法 支持向量机
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基于设备状态的机组带负荷能力预测 被引量：2
2
作者 李建强 薛薇 +1 位作者 牛成林 尹喜超 《节能》 2018年第11期101-105,共5页
满足电网实时调度要求是火电厂负荷预测得到推广应用的关键。综合考虑近期炉、机、电及其主要辅机性能其中主要相关参数包括主、再热蒸汽压力、高压缸胀差、辅机电流等,对燃煤机组的负荷进行预测。引入改进粒子群算法(PSO)用于优化SVM... 满足电网实时调度要求是火电厂负荷预测得到推广应用的关键。综合考虑近期炉、机、电及其主要辅机性能其中主要相关参数包括主、再热蒸汽压力、高压缸胀差、辅机电流等,对燃煤机组的负荷进行预测。引入改进粒子群算法(PSO)用于优化SVM模型中参数,建立改进粒子群支持向量机模型(PSOSVM)。将改进PSOSVM用于某300 MW燃煤机组并与SVM进行比较。结果表明,改进PSOSVM模型和SVM模型均能够辨别出各参数与机组负荷之间的复杂关系,实现对机组负荷的预测;但改进PSOSOVM可以有效地降低SVM模型的建模误差和预测误差,而且改进PSOSVM模型比SVM模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力。 展开更多
关键词 负荷预测 运行参数 改进psosvm
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一种基于深度信念网络的径流量预测方法 被引量：10
3
作者 钱立鹏 刘长征 +2 位作者 陈翠忠 宋亚萍 魏震 《石河子大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期259-264,共6页
针对流域径流序列的非平稳性和随机性,本文研究将深度信念网络方法引入到日径流量的预测,对天山北部玛纳斯河6120天的实测数据进行训练、预测,并与粒子群优化的支持向量机、支持向量机和前馈神经网络3种数据驱动模型的日径流量预测结果... 针对流域径流序列的非平稳性和随机性,本文研究将深度信念网络方法引入到日径流量的预测,对天山北部玛纳斯河6120天的实测数据进行训练、预测,并与粒子群优化的支持向量机、支持向量机和前馈神经网络3种数据驱动模型的日径流量预测结果进行对比分析。结果表明:基于深度学习理论的DBN预测下判定系数R2比FFNN、SVM、PSOSVM分别提高11.15%、10.11%、0.29%,均方误差MSE分别降低6.63、5.58、0.43,尽管PSOSVM与DBN在R2和MSE上非常接近,但是在相同软硬件条件下DBN预测用时仅为PSOSVM的50%。因此,DBN的预测精度和适用性是优于PSOSVM、SVM和FFNN模型的,本文提出的深度信念网络方法可用于提高流域水文模型的日径流预测能力。 展开更多
关键词 日径流量预测 DBN模型 psosvm模型 SVM模型 FFNN模型 玛纳斯河流域
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基于近红外光谱的安胎丸生产年份预测方法 被引量：1
4
作者 陈蓓 郑恩让 +2 位作者 马晋芳 葛发欢 肖环贤 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期2592-2597,共6页
随着中药制剂存储时间的延长,其有效成分含量逐渐降低。化学检测手段损耗样品、检测时间长、成本高,利用近红外光谱对不同年份的经典名方安胎丸进行年份鉴别。为探讨这种无损、快速质量控制方式的可行性,采集了三年的105粒样本在1 000~1... 随着中药制剂存储时间的延长,其有效成分含量逐渐降低。化学检测手段损耗样品、检测时间长、成本高,利用近红外光谱对不同年份的经典名方安胎丸进行年份鉴别。为探讨这种无损、快速质量控制方式的可行性,采集了三年的105粒样本在1 000~1 799 nm波段近红外光谱吸光度数据,随机选择80个作为训练集, 25个作为测试集。首先采用连续投影算法(SPA),消除原始光谱数据中的冗余信息,对输入全光谱进行优化降维,根据测试集的内部交叉验证均方根误差值,从输入的800个波长中提取出11个特征波长,分别是:(1 692, 1 714, 1 405, 1 001, 1 114, 1 478, 1 514, 1 788, 1 202, 1 014, 1 164) nm;然后建立支持向量机(SVM)分类模型,由于SVM模型中的参数选取对分类正确率影响很大,利用粒子群优化(PSO)算法,对SVM模型中惩罚参数C和核函数参数进行寻优,形成PSOSVM分类模型;最后将SPA降维后的特征波长输入到PSOSVM分类算法中。用Matlab软件进行仿真测试,分别构建SVM, SPA-SVM和本文的SPA-PSOSVM三种方法分类模型,分类测试正确率分别达到了76%, 92%和100%。从仿真结果可以看出, SPA波长优选可有效地降低光谱信息中存在的冗余信息,减少建模所需的时间,结合PSOSVM分类模型降低了模型的复杂度,提高分类精度。结果证实,依照所建立的利用近红外算法,可以准确无损区分中药制剂安胎丸生产的年份,该研究可为中药制剂年份间差异评价提供一种思路。 展开更多
关键词 近红外光谱 安胎丸 年份预测 连续投影算法 粒子群优化结合支持向量机
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双掺混凝土强度的PSO-SV M模型应用
5
作者 张玮 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2016年第A02期183-185,共3页
双掺混凝土强度受多种因素的影响,同一配比试验往往需要进行多次反复试验,耗时费力.以双掺混凝土的 水灰比、砂率、胶凝材料用量、双掺比例及混凝土强度为基数建立了支持向量机（ SVM）模型,并利用粒子群算法 （PSO）对支持向量机进行优... 双掺混凝土强度受多种因素的影响,同一配比试验往往需要进行多次反复试验,耗时费力.以双掺混凝土的 水灰比、砂率、胶凝材料用量、双掺比例及混凝土强度为基数建立了支持向量机（ SVM）模型,并利用粒子群算法 （PSO）对支持向量机进行优化,成功建立了 PSOSVM强度预测模型.同时利用相同的样本数据建立BP神经网络 模型,并将PSOSVM模型的预测数据与BP神经网络进行比较,结果表明PSOSVM模型预测值与实际值的均方 差小于BP神经网络,PSOSVM对预测曲线的拟合程度高于BP神经网络. 展开更多
关键词 psosvm模型 双掺混凝土 强度预测
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基于PSO-SVM的工艺装置液位监测方法
6
作者 陈晓霞 韩雪峰 +2 位作者 邓瑶 蒋军成 唐景华 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期100-105,共6页
生产装置的"假液位"现象严重影响了工业生产过程的正常运行。为此,运用软测量思想建立数学模型,监测直接测量结果,防止假液位的发生,保障生产安全。通过比较机理建模法与基于数据驱动建模法的优劣,提出采用PSO-SVM法建立数学... 生产装置的"假液位"现象严重影响了工业生产过程的正常运行。为此,运用软测量思想建立数学模型,监测直接测量结果,防止假液位的发生,保障生产安全。通过比较机理建模法与基于数据驱动建模法的优劣,提出采用PSO-SVM法建立数学模型,并以SBR泄料槽液位的监测为例进行分析。以集管进料压力P_1、泄料槽入口温度T_A丁二烯分离系统压力p_O这3个量作为辅助变量来预测泄料槽液位L。结果表明,该模型预测值与实际值符合良好,具有较强的预测性能,能够较好地对SBR泄料槽液位进行监测,有效避免SBR泄料槽假液位的产生。 展开更多
关键词 安全工程 假液位 数据驱动 PSO-SVM SBR 泄料槽
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