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基于萤火虫算法优化LSSVM的台风风速预测

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最小二乘支持向量机(LSSVM)已作为一种新颖的人工智能技术应用于工程风速预测.由于参数选择对LSSVM的预测性能有很大影响,参数寻优因而是LSSVM风速预测的关键问题.为减小参数选择对LSSVM预测性能的影响,一些学者提出了使用粒子群优化(PSO)算法、人工鱼群(AFS)优化算法等来优化选择LSSVM的参数,形成PSO-LSSVM和AFS-LSSVM.萤火虫算法(FA)是继PSO算法、AFS优化算法之后又一种新颖的群体智能优化算法,具有设置参数少、易实现、收敛精度高等优点.因此,本文提出基于萤火虫算法(FA)优化最小二乘支持向量机(FA-LSSVM),以寻找高性能风速预测算法.FA-LSSVM的收敛速度比AFS-LSSVM快，而且训练的耗时较短。因此，FA-LSSVM是高性能的台风风速预测算法，具有工程推广价值。

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来源
《第十八届全国结构风工程学术会议暨第四届全国风工程研究生论坛》|2017年|305-306|共2页
会议地点长沙
作者
张浩怡; 李春祥;
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作者单位

中国土木工程学会;

中国空气动力学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类热带气象;
关键词
台风; 风速预测; 最小二乘支持向量机; 萤火虫算法;

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