基于VMD-SSA-LSSVM组合的汽车NOx排放预测研究

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作者 吐尔逊·买买提 刘亚楼 +2 位作者 成思怡 祖绍彭 赵江涛 《汽车电器》 2025年第7期114-116,共3页

汽车尾气排放是城市大气污染的主要来源之一,为提升排放预测模型精度及鲁棒性,文章提出构建VMD降噪和SSA-LSSVM组合预测模型。首先通过OBEAS1000车载尾气分析系统采集国V轻型汽油车在乌鲁木齐市河滩快速路的排放数据,经预处理后,利用VM... 汽车尾气排放是城市大气污染的主要来源之一,为提升排放预测模型精度及鲁棒性,文章提出构建VMD降噪和SSA-LSSVM组合预测模型。首先通过OBEAS1000车载尾气分析系统采集国V轻型汽油车在乌鲁木齐市河滩快速路的排放数据,经预处理后,利用VMD算法对排放序列降噪,结合SSA优化LSSVM模型参数,构建VMD-SSA-LSSVM组合模型,并与LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM模型对比。结果表明,组合模型在NOx预测上RMSE为0.00220、MAE为0.00172、MAPE为2.25%,较单一模型精度显著提升,能有效解析排放瞬态波动特征。 展开更多

关键词 VMD算法 ssa-lssvm 组合预测模型 排放预测 NOx 鲁棒性

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基于VMD-SSA-LSSVM模型的汽油车CO_(2)排放预测 被引量：1

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作者 吐尔逊·买买提 成思怡 刘亚楼 《交通科技与经济》 2025年第1期43-49,共7页

以排放标准为国Ⅴ的轻型汽油车为研究对象,运用便携式车载尾气排放测量系统(PEMS)对实际行驶中污染物排放试验数据进行分析。先采用变分模态分解方法(VMD)进行分解降噪处理,再通过麻雀搜索算法(SSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和长短... 以排放标准为国Ⅴ的轻型汽油车为研究对象,运用便携式车载尾气排放测量系统(PEMS)对实际行驶中污染物排放试验数据进行分析。先采用变分模态分解方法(VMD)进行分解降噪处理,再通过麻雀搜索算法(SSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和长短期记忆网络(LSTM)的方法,构建一种高精度的轻型汽油车CO_(2)排放预测模型。通过随机森林和皮尔逊相关性分析,筛选出影响轻型汽油车CO_(2)排放的关键特征参数,构建数据集。利用VMD算法对数据集进行分解降噪处理,再采用SSA算法优化LSSVM模型,最终建立基于VMD-SSA-LSSVM的轻型汽油车CO_(2)排放量预测模型。结果表明:该模型对CO_(2)的预测精度和拟合效果均优于单一的LSSVM、LSTM以及VMD-LSSVM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM模型,能够为轻型汽油车CO_(2)排放预测提供参照;VMD-SSA-LSSVM模型在轻型汽油车CO_(2)排放预测方面具有显著优势和应用前景。 展开更多

关键词 轻型汽油车排放 PEMS 随机森林 皮尔逊系数 VMD-ssa-lssvm模型 CO_(2)排放预测 特征参数筛选

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基于CEEMD和改进SSA-LSSVM风功率预测模型 被引量：5

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作者 常雨芳 朱自铭 +1 位作者 唐杨 黄文聪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期130-134,共5页

为了保证电力系统的安全有效运行和便于调度人员调度,准确的风功率预测就变得极为重要,同时更高精度的预测模型也变为了研究热点。针对传统麻雀搜索算法(SSA)存在着容易出现局部最优解与全局搜索效果较差的问题,提出加入混沌序列与交换... 为了保证电力系统的安全有效运行和便于调度人员调度,准确的风功率预测就变得极为重要,同时更高精度的预测模型也变为了研究热点。针对传统麻雀搜索算法(SSA)存在着容易出现局部最优解与全局搜索效果较差的问题,提出加入混沌序列与交换学习策略的麻雀算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩戒和核函数参数寻优,避免了单一预测变量精度不高的问题;同时为了解决预处理数据自相关性,采用完备总体经验模态分解(CEEMD)对其分解,有效降低预测曲线滞后性;最终提出基于CEEMD和改进SSA-LSSVM的超短期风功率预测模型。仿真结果表明:该模型在一定程度上提高了预测精度,提升了该模型在风功率预测中的实际应用价值。 展开更多

关键词 风电功率预测 改进麻雀搜索算法 最小二乘支持向量机 完备总体经验模态分解

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基于SSA-LSSVM的住宅工程造价预测研究 被引量：4

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作者 彭军龙 胡珂 +1 位作者 王梦瑶 彭超 《长沙理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期137-145,共9页

【目的】提高建筑工程造价预测的准确性,进而为项目前期投资决策提供重要依据。【方法】针对工程实践中小样本数据和工程造价特征指标之间高维、非线性关系的特点,构建基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的优化最小二乘支... 【目的】提高建筑工程造价预测的准确性,进而为项目前期投资决策提供重要依据。【方法】针对工程实践中小样本数据和工程造价特征指标之间高维、非线性关系的特点,构建基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)造价预测模型SSA-LSSVM。首先,通过主成分分析法对住宅工程造价样本的输入指标数据进行处理,减少数据冗余;其次,采用SSA算法对LSSVM模型中的正则化参数c和核函数参数σ进行优化,以弥补LSSVM模型参数确定困难的缺陷;最后,将处理后的数据导入所构建的模型进行训练和预测,并通过相关系数、平均绝对百分比误差和均方根误差对模型的预测性能进行评价。【结果】与LSSVM模型、用灰狼优化算法优化的LSSVM模型和反向传播神经网络模型相比,SSA-LSSVM模型具有更好的泛化能力和更高的预测精度。【结论】本研究所构建的模型可以比较精准、高效地对实际住宅工程造价进行预测,同时可为工程前期投资决策提供一定参考。 展开更多

关键词 住宅工程 造价预测 主成分分析 麻雀搜索算法(SSA) 最小二乘支持向量机(LSSVM)

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基于改进SSA-LSSVM模型的大学生体育成绩预测 被引量：3

5

作者 范英丽 郑志强 郑巍 《计算机仿真》 北大核心 2023年第1期283-289,483,共8页

随着我国对体育教育的越来越重视,同时人工智能在教育领域的应用,准确的大学生体育成绩预测对大学生身体素质提高的重要性日益凸显。为了对大学生体育成绩建立可靠的分析方法,基于最小二乘支持向量机研究大学生体育成绩预测方法,提出了... 随着我国对体育教育的越来越重视,同时人工智能在教育领域的应用,准确的大学生体育成绩预测对大学生身体素质提高的重要性日益凸显。为了对大学生体育成绩建立可靠的分析方法,基于最小二乘支持向量机研究大学生体育成绩预测方法,提出了一种基于萤火虫改进的麻雀搜索算法,通过引入萤火虫扰动来提高麻雀搜索算法的全局搜索能力,并且通过该算法用于优化LSSVM模型的惩罚因子γ和核函数参数σ,来实现大学生体育成绩的精准预测。最后的仿真结果表明,基于萤火虫改进的麻雀搜索算法优化LSSVM模型的泛化性能和鲁棒性优于其它同类方法,可以实现大学生体育成绩的准确预测,其各项指标均优于其它方法。 展开更多

关键词 大学生体育成绩预测 麻雀搜索算法 基于萤火虫算法-麻雀搜索算法 最小二乘支持向量机模型

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基于SSA-LSSVM模型的差动电感式位移传感器的温度补偿 被引量：3

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作者 陈宏伟 卢文科 左锋 《仪表技术》 2023年第6期69-73,共5页

针对差动电感式位移传感器的温度漂移问题,提出了一种新的温度补偿模式。采用一种麻雀搜索算法(SSA),进一步优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的计算;为了提高模型性能,进一步优化了惩罚因子和RBF核函数参数;为了弥补传统LSSVM需要凭借历... 针对差动电感式位移传感器的温度漂移问题,提出了一种新的温度补偿模式。采用一种麻雀搜索算法(SSA),进一步优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的计算;为了提高模型性能,进一步优化了惩罚因子和RBF核函数参数;为了弥补传统LSSVM需要凭借历史经验选取参数的弊端,利用差动电感式位移传感器的二维标定试验得到位移及温度的标定数据建立数据集,通过训练构建了SSA-LSSVM模型。研究结果表明:经过温度补偿后,传感器的零点温度系数减小了2个数量级,灵敏度温度系数减小了1个数量级,相比已有研究结果具有更高的精度。 展开更多

关键词 位移传感器 麻雀搜索算法 温度补偿 最小二乘支持向量机

原文传递

基于时变滤波经验模态分解和SSA-LSSVM的变压器内部机械故障诊断方法 被引量：12

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作者 臧旭 张甜瑾 +3 位作者 邵心悦 杨嵩 陈子豪 吴金利 《电机与控制应用》 2023年第9期49-56,共8页

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;... 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数(IMF)即模态分量;然后,采用相关系数法计算IMF分量与原始振动信号的相关性,并计算相关性最大的IMF分量的样本熵,以此构建特征向量集;最后,以诊断准确率最高为目标函数,利用SSA对LSSVM的正则化参数和核函数参数进行优化,搭建SSA-LSSVM诊断模型,并利用诊断模型对特征向量集进行诊断识别,实现变压器铁心内部潜伏性机械故障的诊断。试验结果表明,所提方法能够有效识别变压器内部潜伏性机械故障,识别准确率达到了98%以上,比对比算法的识别准确率高出5%以上,达到了高识别准确率的诊断效果。 展开更多

关键词 变压器内部机械故障 时变滤波经验模态分解 麻雀搜索优化最小二乘支持向量机 样本熵 故障诊断

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基于Kmeans-SSA-LSSVM的光伏短期功率预测

8

作者 周俊龙 田恒源 《电工技术》 2022年第20期56-58,共3页

光伏发电受多种气象因素和环境因素的影响,具有明显的间歇性、随机性和波动性。为了提高光伏短期功率预测的准确性,提出了一种基于Kmeans-SSA-LSSVM的预测模型,以提高预测精度。首先使用Kmeans算法对天气进行分类,然后利用SSA优化后的LS... 光伏发电受多种气象因素和环境因素的影响,具有明显的间歇性、随机性和波动性。为了提高光伏短期功率预测的准确性,提出了一种基于Kmeans-SSA-LSSVM的预测模型,以提高预测精度。首先使用Kmeans算法对天气进行分类,然后利用SSA优化后的LSSVM对各天气类型分别进行功率预测。结果表明与BP、SVM、PSO-SVM相比,Kmeans-SSA-LSSVM提高了光伏短期功率预测模型的精度,对电力系统并网调度有重要意义。 展开更多

关键词 Kmeans算法 LSSVM SSA 光伏功率预测

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基于MS-ISSA-LSSVM混合算法的功率曲线建模

9

作者 孟中 满丹丹 《自动化应用》 2023年第3期62-65,70,共5页

风电机组功率曲线是风电机组重要的性能指标,能及时且精准地绘制风电机组的功率曲线,在确保风电机组出力性能、合理安排能源调度及提高能源利用率等方面具有十分重要的意义。因此,文章提出了一种基于MS-IS-SA-LSSVM混合模型的功率曲线模... 风电机组功率曲线是风电机组重要的性能指标,能及时且精准地绘制风电机组的功率曲线,在确保风电机组出力性能、合理安排能源调度及提高能源利用率等方面具有十分重要的意义。因此,文章提出了一种基于MS-IS-SA-LSSVM混合模型的功率曲线模型,算例结果表明,该算法可得到精度更高的功率曲线模型。 展开更多

关键词 SSA算法 柯西变异 LSSVM模型 功率曲线建模

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融合多策略改进的麻雀搜索算法及其在疾病预测中的应用 被引量：1

10

作者 王婷 孙金泽 +1 位作者 赵倩 荆长强 《计算机系统应用》 2025年第4期239-247,共9页

针对麻雀搜索算法SSA求解问题时收敛较快,容易陷入局部最优解的问题,本文提出一种融合多策略改进的麻雀搜索算法LCSSA.首先通过采用非线性递减权重和Levy飞行策略共同改进发现者位置更新公式以提高算法的全局搜索能力与及时跳出局部最... 针对麻雀搜索算法SSA求解问题时收敛较快,容易陷入局部最优解的问题,本文提出一种融合多策略改进的麻雀搜索算法LCSSA.首先通过采用非线性递减权重和Levy飞行策略共同改进发现者位置更新公式以提高算法的全局搜索能力与及时跳出局部最优解的能力;其次,通过引入柯西变异对跟随者位置更新,即对最优解进行更新扰动.本文选取4个对比算法在12个标准基准函数上进行对比实验验证.实验结果表明,改进后的算法在收敛速度以及稳定性方面取得了有效性的提升.将LCSSA应用于疾病预测中,算法在4种慢性疾病数据集中表现较好,与对比算法相比具有更高的预测精度. 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 LSSVM模型 疾病诊断 Levy飞行 柯西变异

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考虑大气污染防治措施影响的短期电力负荷预测模型研究 被引量：15

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作者 何忠华 张涛 +5 位作者 胡娱欧 李付强 韩亮 李兵抗 赵会茹 郭森 《智慧电力》 北大核心 2019年第5期1-9,共9页

2013年以来,我国出台了一系列大气污染防治措施,旨在降低大气污染水平,这些措施的实施会通过影响电力用户用电行为来影响地区的短期用电需求。分析了大气污染防治措施对地区短期用电需求的影响机理,构建了考虑大气污染防治措施影响的短... 2013年以来,我国出台了一系列大气污染防治措施,旨在降低大气污染水平,这些措施的实施会通过影响电力用户用电行为来影响地区的短期用电需求。分析了大气污染防治措施对地区短期用电需求的影响机理,构建了考虑大气污染防治措施影响的短期负荷预测模型,以北京市为例进行了实证分析,指出大气污染防治措施对北京市短期负荷具有显著影响。此外,所构建的基于K均值聚类和SSA-LSSVM方法的预测模型具有计算复杂度低、能够避免模型参数设定的主观性等特点,为短期负荷预测提供了有效工具。 展开更多

关键词 大气污染防治措施 短期负荷预测 K均值聚类 ssa-lssvm方法

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基于麻雀算法优化的最小二乘支持向量机Ti_(2)AlNb切削力预测研究 被引量：4

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作者 尹晓珊 钟建琳 +1 位作者 彭宝营 王鹏家 《工具技术》 北大核心 2023年第10期63-68,共6页

为研究Ti_(2)AlNb金属化合物加工过程中切削力的大小,设计正交切削试验,利用ABAQUS软件进行二维模型切削加工仿真,分析切削参数对切削力的影响规律及影响程度,在此基础上采用麻雀寻优算法(SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)并建立切削... 为研究Ti_(2)AlNb金属化合物加工过程中切削力的大小,设计正交切削试验,利用ABAQUS软件进行二维模型切削加工仿真,分析切削参数对切削力的影响规律及影响程度,在此基础上采用麻雀寻优算法(SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)并建立切削力预测模型。研究发现,切削力与切削速度、切削深度呈正相关,与刀具前角呈负相关;对比BP模型与LSSVM模型,SSA-LSSVM预测模型更优,切削力最大残差值分别降低了78.7%,77.9%,残差平均值分别降低了78.9%,65.1%。该研究为Ti_(2)AlNb基合金加工性能的研究和切削力预测建模提供了新思路。 展开更多

关键词 切削参数 切削力预测 ssa-lssvm预测模型

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基于多气象要素降维及改进型变分模态分解算法的光伏发电功率预测模型研究 被引量：9

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作者 杨凌升 李伟 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1157-1165,共9页

为了精准预测光伏发电输出功率,文章提出了一种基于多气象要素降维、优化后的变分模态分解(OVMD)技术、自适应t分布的麻雀搜索算法(t SSA)和最小二乘法向量机(LSSVM)的光伏发电输出功率预测模型。利用OVMD技术对输入光伏时间序列数据进... 为了精准预测光伏发电输出功率,文章提出了一种基于多气象要素降维、优化后的变分模态分解(OVMD)技术、自适应t分布的麻雀搜索算法(t SSA)和最小二乘法向量机(LSSVM)的光伏发电输出功率预测模型。利用OVMD技术对输入光伏时间序列数据进行分解处理,引入t SSA对利用各模态分量建立的LSSVM模型进行参数寻优,搭建了基于OVMD-t SSA-LSSVM算法的光伏功率预测模型,并使用了中国东南沿海某地区3 a的气象数据和实时的光伏输出功率数据进行模型性能验证,通过与SVM,LSSVM,VMD-LSSVM和VMDSSA-LSSVM 4种模型的预测性能对比,OVMD-t SSA-LSSVM模型的预测精度和拟合效果均最优。实验数据表明,该模型的平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别小于3%和0.35,决定系数(R-Square)超过了97%。最后,通过光伏气象要素降维处理,进一步提升了OVMD-t SSA-LSSVM模型性能。 展开更多

关键词 光伏发电系统 输出功率预测 OVMD-t ssa-lssvm 多气象要素

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基于分解去噪和LSSVM的短期风速预测 被引量：2

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作者 李嘉文 盛德仁 李蔚 《能源工程》 2021年第4期17-24,共8页

随着风能在电力系统运行中的重要性不断加强,准确可靠的风速预测可以有效提高电网运行的稳定性,提高电网经济效益。提出了一种分解去噪、智能算法优化LSSVM的短期风速混合预测模型,首先对初始风速数据进行变分模态分解(VMD),然后利用样... 随着风能在电力系统运行中的重要性不断加强,准确可靠的风速预测可以有效提高电网运行的稳定性,提高电网经济效益。提出了一种分解去噪、智能算法优化LSSVM的短期风速混合预测模型,首先对初始风速数据进行变分模态分解(VMD),然后利用样本熵(SE)评估各子序列的复杂程度,采用奇异谱分析(SSA)对最无序子序列进行降噪处理;一种改进的灰狼优化算法(IGWO)优化LSSVM的关键参数,提升了预测精度;最后将所有子序列的预测值叠加得到最终预测结果,以华中某风电场实际运行数据进行算例分析,结果表明该模型性能优于其他比较模型,在风速预测的实际应用中具有很大潜力。 展开更多

关键词 风速预测 变分模态分解 IGWO 奇异谱分析 LSSVM

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基于油中溶解气体分析的ISSA优化LSSVM变压器故障诊断研究 被引量：24

15

作者 李雷军 吴超 +2 位作者 付华 齐致 王久阳 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2023年第10期84-94,共11页

为了提升变压器故障诊断的准确率,提出一种基于等规度映射(Isomap)与改进樽海鞘群算法(ISSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的变压器故障诊断方法。首先,基于油中溶解气体分析技术,构建14种能够反映变压器运行状态的故障特征,并结合Iso... 为了提升变压器故障诊断的准确率,提出一种基于等规度映射(Isomap)与改进樽海鞘群算法(ISSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的变压器故障诊断方法。首先,基于油中溶解气体分析技术,构建14种能够反映变压器运行状态的故障特征,并结合Isomap对样本数据进行维数约减,消除变量信息之间的冗余数据;然后结合半数均匀初始化、混合反向学习策略和非线性递减权重因子策略对樽海鞘群算法(SSA)进行改进,并通过5个基准测试函数与原始SSA、粒子群算法(PSO)、正弦余弦算法(SCA)进行对比,证明其寻优能力和分类精度均有较大提高;最后用ISSA算法动态寻优LSSVM的惩罚参数γ和核函数参数σ,获取基于Isomap与ISSA-LSSVM相结合的故障诊断模型,并与PSO-LSSVM、SSA-LSSVM、SCA-LSSVM做对比实验,诊断精度分别为90.83%、81.67%、83.33%、80%。结果证明,所提方法能够有效地增强变压器故障诊断的性能。 展开更多

关键词 故障诊断 变压器 等规度映射 SSA算法 LSSVM

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基于VMD与改进麻雀算法优化LSSVM的多晶硅生产能耗预测 被引量：1

16

作者 赵铁成 谢丽蓉 +4 位作者 范协诚 王智勇 邓佑刚 李朋 叶金鑫 《新疆大学学报（自然科学版）（中英文）》 CAS 2022年第4期498-507,共10页

针对多晶硅还原生产能耗预测精度较低问题,提出了基于VMD-ASSA-LSSVM模型的多晶硅生产能耗预测方法.首先,采用主成分分析方法对能耗影响因素的数据降维处理,提高模型执行效率.利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将... 针对多晶硅还原生产能耗预测精度较低问题,提出了基于VMD-ASSA-LSSVM模型的多晶硅生产能耗预测方法.首先,采用主成分分析方法对能耗影响因素的数据降维处理,提高模型执行效率.利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将能耗序列分解为不同特征尺度能耗分量,降低能耗序列的非平稳性、复杂度.其次,为解决麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的收敛慢与收敛精度低问题,引入适应性学习因子进行改进.结合改进的自适应麻雀搜索算法寻优最小二乘支持向量机的可调参数,建立了VMD-ASSA-LSSVM的能耗预测组合模型;然后对分解的能耗分量单独预测,叠加子序列预测结果即为最终能耗预测.最后,以某多晶硅企业实际生产数据验证该方法的有效性,证实提高了预测精度. 展开更多

关键词 多晶硅 麻雀搜索算法(SSA) LSSVM VMD 能耗预测

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基于松鼠觅食算法优化LSSVM的泥石流预测 被引量：1

17

作者 李璐 张永强 +3 位作者 李丽敏 马媛 窦婉婷 王悦 《计算机测量与控制》 2023年第8期238-244,共7页

针对山区村镇泥石流影响因素多元复杂、LSSVM算法参数随机导致的精度不佳及陷入局部最优问题,采用核主成分分析KPCA降维、SSA算法参数寻优的方法建立LSSVM泥石流灾害预测模型;以山阳县中村镇泥石流为例,分析泥石流全域地形地貌成灾因子... 针对山区村镇泥石流影响因素多元复杂、LSSVM算法参数随机导致的精度不佳及陷入局部最优问题,采用核主成分分析KPCA降维、SSA算法参数寻优的方法建立LSSVM泥石流灾害预测模型;以山阳县中村镇泥石流为例,分析泥石流全域地形地貌成灾因子,对数据预处理清洗规范,利用KPCA主成分贡献率选取出6个成灾因子作为LSSVM算法的输入数据,泥石流发生概率为输出,建立泥石流预报模型,并用SSA算法进行模型参数的优化;将SSA寻优后的LSSVM预测结果与GA、GC参数寻优模型预测结果比对,结果表明SSA-LSSVM准确率达到93.2%,相比其他模型提高[4.8%-1.4%],且SSA算法优化的LSSVM模型的MAE、MSE和RMSE最小且接近于零,同时从泥石流发生的预报等级维度进行结果比对分析,结果进一步说明模型预测的精度及稳健性;该研究说明SSA-LSSVM算法可用于泥石流灾害发生概率的预测,为此类灾害预测提供了科学依据。 展开更多

关键词 LSSVM 松鼠觅食SSA KPCA 泥石流预测模型

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基于误差修正的混合模型在风速预测中的应用

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作者 盛秀梅 张仲荣 +1 位作者 王春媛 刘海忠 《长春师范大学学报》 2019年第4期4-10,共7页

为了提高短期风速预测的准确性,获得精度更高的风速数据,本文利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)、求和自回归移动平均模型(ARIMA)、纵向数据选择(LDS)方法以及奇异谱分析(SSA)技术,建立一种基于误差修正的混合模型。并... 为了提高短期风速预测的准确性,获得精度更高的风速数据,本文利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)、求和自回归移动平均模型(ARIMA)、纵向数据选择(LDS)方法以及奇异谱分析(SSA)技术,建立一种基于误差修正的混合模型。并用西班牙Sotavento Galicia风场的风速数据对这一混合模型的优越性与准确性进行验证,结果表明,该混合模型相较与一般单一的预测模型具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 纵向数据选择(LDS) 奇异谱分析(SSA) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 求和自回归移动平均模型(ARIMA)

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