基于改进人工鱼群算法优化参数的支持向量机研究——中长期电力需求预测应用

• 作者: 温珏
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 中长期负荷预测 支持向量机 人工鱼群算法 混沌机制 参数优化 均方误差
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172423

摘要

为了降低人为设定参数值对支持向量机运行结果准确度的影响,采用智能算法中的人工鱼群算法,搜寻支持向量机相应参数的最优解.由于人工鱼群算法运算在寻优精度和效率方面均有提升空间,故将混沌机制引入人工鱼参数初始化,通过改进固定参数和行为算子得到支持向量机预测模型.使用该模型进行中长期电力需求预测研究,并与其它参数优化算法产生的模型进行均方误差对比.研究结果表明:改进后的模型在拟合均方误差和预测均方误差上都优于未优化的模型,支持向量机在预测精度方面有一定程度的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温珏	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0