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基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型研究
基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型研究
作者:
吴小涛
袁晓辉
袁艳斌
易凡茹
朱婧巍
吴育联
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
集合经验模态分解算法
变分模态分解算法
混合核最小二乘支持向量机
蝗虫优化算法
摘要:
针对太阳辐照度时间序列的非线性特点,文章设计了一种新的基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型,并对该模型进行了验证.首先,利用集合经验模态分解(EEMD)算法对原始太阳辐照度时间序列进行分解,得到若干个频率不同的分量;然后,利用变分模态分解(VMD)算法进一步分解频率最高的分量,得到K个相对稳定的分量,其中,K由各分量与利用VMD算法分解得到的残差的相关系数确定;接着,建立基于高斯核和多项式核的混合核最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型,对所有分量进行预测,并利用蝗虫优化算法优化混合核函数的参数;最后,将所有分量的预测结果相加得到原始太阳辐照度时间序列的预测结果.模拟结果表明,与BP神经网络模型、ARIMA模型、LSSVM模型和基于EEMD,LSSVM的预测模型相比,基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型的预测精度更高,能有效反映太阳辐照度的变化规律.
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篇名
基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型研究
来源期刊
可再生能源
学科
关键词
集合经验模态分解算法
变分模态分解算法
混合核最小二乘支持向量机
蝗虫优化算法
年,卷(期)
2021,(7)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
899-907
页数
9页
分类号
TK511|TM615
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-5292.2021.07.008
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研究主题发展历程
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集合经验模态分解算法
变分模态分解算法
混合核最小二乘支持向量机
蝗虫优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
可再生能源
主办单位:
辽宁省能源研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-5292
CN:
21-1469/TK
开本:
大16开
出版地:
辽宁省营口市西市区银泉街65号
邮发代号:
8-61
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
4935
总下载数(次)
14
总被引数(次)
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