基于EMD与果蝇参数寻优的LSSVM的机场能耗预测

王坤; 江顺之

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基于EMD与果蝇参数寻优的LSSVM的机场能耗预测

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针对机场能耗数据周期性、随机性和非平稳时间序列性等特性,提出一种结合经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和果蝇参数寻优的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM)的能耗预测方法.在原有LSSVM方法基础上,运用EMD对天津机场能耗数据进行预处理,得到若干个本征分量.根据各分量的变化规律构造不同的最小二乘支持向量机模型分别预测,加入果蝇参数优化算法寻找最优的最小二乘支持向量机正则化参数与核函数参数.最后将各分量的预测结果叠加得到最终的预测值.仿真结果表明,经过EMD处理后各个分量突出了原能耗数据的特性,降低了预测的难度;果蝇参数寻优后能得到更加合适的正则化参数与核函数参数,提高了预测的精度.

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来源
《计算机时代》 |2017年第4期|35-40|共6页
作者
王坤; 江顺之;
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作者单位

中国民航大学电子信息与自动化学院;

天津 300300;

中国民航大学电子信息与自动化学院;

天津 300300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
机场能耗信息采集系统; 经验模式分解; 果蝇参数优化; 最小二乘支持向量机; 组合预测;

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