基于支持向量机的啤酒企业能源消耗预测模型

• 作者: 武海巍 邢吉生
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 生产耗电预测模型 核函数 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 664-669
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2059字
• 语种: 中文

摘要

为提高啤酒企业包装车间生产耗电的预测精度,提出了一种基于支持向量机和粒子群优化算法的预测模型构建方法.该方法将radial basis function函数作为支持向量机的核函数构建预测模型,使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法(PSO:Particle Swarm Optimization)对惩罚参数c和g值寻优.以28天的生产耗水和生产耗电数据作为训练集,以10天的生产耗水数据作为预测集,分别构建基于radial basis function函数与polynomial 函数的生产耗电支持向量机预测模型对生产耗电数据进行预测.实验结果表明,以radial basis function函数作为核函数与以polynomial函数作为核函数相比,该支持向量机预测模型对生产耗电的预测精度提高了51.495％,该方法具有一定的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武海巍	北华大学电气信息工程学院	8	52	4.0	7.0
5	邢吉生	北华大学电气信息工程学院	6	47	2.0	6.0