LS-SVM时间序列预测--免疫文化基因算法进行LS-SVM参数选优

• 作者: 梅倩 王波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列预测 最小二乘支持向量机 文化基因算法 能耗预测
• 年，卷（期）: 2014,（21）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 254-258
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1212-0031

摘要

针对最小二乘支持向量机（LS-SVM）在时间序列预测中的参数不确定问题，在训练阶段，使用结合了全局搜索和局部搜索的免疫文化基因算法来进行参数寻优。实验中通过对Lorenz时间序列和建筑能耗的两组预测实验，对比了免疫文化基因算法、遗传算法和网格搜索算法对LS-SVM参数的优化效果，证明了免疫文化基因算法的优化效果最好，且LS-SVM的预测精度比支持向量机（SVM）和BP网络预测都要高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王波	重庆大学计算机学院	86	951	17.0	27.0
2	梅倩	重庆大学计算机学院	2	25	2.0	2.0