• 专利标题: 基于人工蜂群优化LSSVM的脉动风速预测方法
  • 申请号: CN201510764766.1
    申请日: 2015-11-11
  • 公开(公告)号: CN105447510B
    公开(公告)日: 2019-02-22
  • 发明人: 张永康李春祥
  • 申请人: 上海大学
  • 申请人地址: 上海市宝山区上大路99号
  • 专利权人: 上海大学
  • 当前专利权人: 上海大学
  • 当前专利权人地址: 上海市宝山区上大路99号
  • 代理机构: 上海上大专利事务所
  • 代理商 陆聪明
  • 主分类号: G06K9/62
  • IPC分类号: G06K9/62
基于人工蜂群优化LSSVM的脉动风速预测方法
摘要:
本发明提供一种基于人工蜂群优化LSSVM的脉动风速预测方法,其包括以下步骤:首先用ARMA数值模拟法模拟生成垂直空间点的脉动风速时程样本,并将空间点的脉动风速时程样本分为训练集、测试集两部分,分别对其进行归一化处理;建立最小二乘支持向量机脉动风速预测模型,采用人工蜂群算法寻找最优的LSSVM模型参数组合使得模型预测误差最小。并采用均方根误差、相关系数以及收敛次数作为评价指标,并与最小二乘支持向量机和粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO‑LSSVM)数据驱动技术的结果进行比较。
公开/授权文献
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