基于双参数最小二乘支持向量机(TPA-LSSVM)的风电时间序列预测模型的优化研究

来源 :北京化工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:djkangzi
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风电时间序列预测模型的优劣直接影响风功率的应用价值,最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在处理风电预测问题上具有明显优势。提出了一种双参数算法(two-parameter algorithm,TPA),从理论上证明了任意初始值均可线性收敛到全局最优值。调用TPA算法对LSSVM模型的惩罚因子和径向基宽度进行寻优赋值,并将训练好的TPA-LSSVM模型应用于风电预测中。仿真结果表明,与LSSVM模型、粒子群最小二乘支持向量机(PSO-LS
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