基于PSO的SVR波浪预测算法

• 作者: 刘捷 刘薇
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归 粒子群算法 主动波浪补偿
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 229-231
• 页数: 3页
• 分类号: TP311

摘要

为了进行主动波浪补偿,克服大负载大惯量设备的控制滞后性,需要对波浪进行提前预测,又考虑到波浪运动的非线性因素,本文提出了一种基于粒子群（PSO,Particle Swarm Optimization）参数优化的支持向量回归（SVR,Support VectorRegression）的短期波浪预测算法。该算法以均方误差（MSE,Mean Squared Error）为判据,以PSO作为寻优算法对SVR算法参数进行寻优,得到最优预测模型后进行预测。仿真结果表明,相比于传统的时间序列预测算法自回归模型（AR,Auto Re-gressive）,对于实际波浪的预测该方法有更高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘薇		24	26	2.0	5.0
2	刘捷		2	0	0.0	0.0