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刊名：电力系统保护与控制
发表时间：2017-06-01
摘要:
提出了一种基于动态权值优化的相似日选取算法和灰色GRNN串联组合模型的短期负荷预测方法.采用动态权值相似日选取算法,在考虑不同地区和季节对短期负荷的影响时,引入改进的果蝇优化算法(MFOA),动态调整各因子的权值,增强了相似日选取算法的适应性和有效性.选取出相似日后,采用灰色模型和广义回归神经网络(GRNN)串联组合的短期负荷预测方法,并通过改进的布谷鸟(MCS)算法对GRNN平滑因子进行优化,组合模型改善了单一模型预测精度的稳定性.实例预测结果验证了该方法的有效性.
刊名：计算机工程与应用
发表时间：2015-05-01
摘要:
为准确、快速地预测回采工作面瓦斯涌出量，提出一种基于主成分分析法（PCA）和改进的果蝇算法（MFOA）优化支持向量机（SVM）的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测模型。模型首先运用PCA方法对原始数据进行降维处理，消除数据冗余，而后采用改进的果蝇算法对SVM参数进行全局寻优，避免SVM参数的选取对模型预测结果的不利影响，最终建立基于PCA-MFOA-SVM的耦合预测模型，并以实际监测数据为例进行仿真预测。结果表明：该模型预测的平均绝对误差为0.0775 m3/t，平均相对误差为1.3237%，与其他模型相比，预测精度高，综合性能好，能够实现回采工作面瓦斯涌出量的动态预测。
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