作者：王林 郭健 刘静 李思洋光功率预测混合核函数支持向量机差分自回归移动平均小波变换
摘要：针对电力通信系统光纤线路未来状态趋势预测问题,提出一种基于自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）-支持向量机（Support Vector Machine,SVM）组合模型的光功率趋势预测法。根据光功率数据的非线性和时变性特点,首先利用小波变换将其分解并重构,然后设计一种基于混合核函数的SVM预测模型,对重构后的数据分别构建ARIMA模型与基于混合核函数的SVM模型并预测,最后组合2种模型的预测结果实现光功率趋势预测。分别采用ARIMA模型、径向基函数（Radical Basis Function,RBF）模型、SVM模型、ARIMA-RBF模型与该模型进行实验并对比,结果表明,基于混合核函数的ARIMA-SVM组合模型对光功率趋势预测最为准确,其预测精度及计算速度都有了显著提高,为未来光功率趋势发展提供了一种有效可行的预测新方法。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
