作者：朱霄珣; 徐搏超; 焦宏超; 韩中合遗传算法支持向量机空间重构多参数优化风速预测
摘要：实验分析发现：通过相空间重构法求出的嵌入维数E和时间延迟τ往往不是支持向量回归机（SVR）预测模型的最优参数。针对此问题,建立了一种基于遗传算法（GA）的多参数同步优化的SVR预测方法。利用GA方法对E、τ和SVR模型中的惩罚因子C、核函数宽度γ进行同步优化获得全局最优解,建立SVR风速预测模型。对比单纯优化C、γ的模型,以2组风速数据为例进行实验研究,建立的模型预测误差约为6.56%和7.74%。而对比模型的误差为12.00%和9.30%。这一结果表明,同时对E、τ、C、γ进行优化的模型相对于单纯优化C、γ的模型,预测精确度大大提高。
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