基于改进磷虾群优化支持向量机的短期负荷预测

• 作者: 张贺龙 杨俊杰 陈理宁
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 改进磷虾群算法 短期负荷预测 参数优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文

摘要

针对支持向量机在短期负荷预测时,因受参数影响较大而导致预测精度不足和速度较慢的问题,提出了基于改进磷虾群算法对支持向量机进行参数选择的算法.阐述了支持向量机的原理与其参数的影响;分析了磷虾群算法并对其改进:加入模拟退火思想降低了算法陷入局部最优的概率,采用自适应迭代步长方法提高算法优化精度.建立预测模型并进行算例分析,实验结果表明改进磷虾群算法对支持向量机参数有较好的优化效果,可以有效地提高负荷预测精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊杰		79	328	8.0	13.0
2	张贺龙		2	0	0.0	0.0
3	陈理宁		1	0	0.0	0.0