基于重构相空间FLS-SVM的电力系统混沌预测模型

• 作者: 周文卫 王万岗 肖建 蒋强 郑高
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 非线性系统 混沌预测 最小二乘支持向量机 重构相空间 模糊
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 175-179
• 分类号: TP181|TM732
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2010.00175

摘要

研究电力系统混沌预测以及预测中超参数难以调整的问题,采用基于重构相空间的模糊最小二乘支持向量机(RFLS-SVM)方法进行算法改进.结合Takens嵌入维理论重构数据相空间,并对电力系统混沌状态进行预测,预测精度得到了进一步提高.并研究了RFLS-SVM核参数调整的方法,得到了一般性结论.通过数字仿真实验证明了该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖建	西南交通大学电气工程学院	232	2867	26.0	38.0
2	蒋强	西南交通大学电气工程学院	10	114	6.0	10.0
6	王万岗	西南交通大学电气工程学院	22	402	9.0	20.0
7	郑高	西南交通大学电气工程学院	7	62	6.0	7.0
8	周文卫	西南交通大学电气工程学院	9	58	5.0	7.0