基于人工蜂群优化LSSVM的脉动风速预测方法
- 专利权人:
- 上海大学
- 发明人:
- 张永康,李春祥
- 申请号：
- CN201510764766.1
- 公开号：
- CN105447510A
- 申请日:
- 2015.11.11
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 陆聪明
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
