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基于序列重构的VMD-SSA-LSSVM组合模型短期碳排放预测
1
作者
徐正林
程志友
+1 位作者
张帅
杨猛
《安徽大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期28-37,共10页
针对碳排放数据的随机性及波动性因素所导致预测精度不高等问题,提出基于序列重构的VMD-SSA-LSSVM(variational mode decomposition-sparrow search algorithm-least square support vector machine)组合模型进行短期碳排放预测.首先将...
针对碳排放数据的随机性及波动性因素所导致预测精度不高等问题,提出基于序列重构的VMD-SSA-LSSVM(variational mode decomposition-sparrow search algorithm-least square support vector machine)组合模型进行短期碳排放预测.首先将区域的碳排放数据序列经过VMD进行分解得到4个不同中心频率的子序列和一个残差序列,降低数据不规律性对碳排放预测带来的干扰;接着对分解后的各个分量进行序列重构,提高对突变点的预测精度;然后根据不同分量各自的特点,使用SSA优化核函数中相关的参数,对重构后得到的各个序列建立SSA-LSSVM预测模型;最后将所有序列的预测值融合得到预测结果.算例结果表明基于序列重构的组合模型能够有效提高短期碳排放预测的精度.
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关键词
短期碳排放预测
序列重构
变分模态处理
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于序列重构的VMD-SSA-LSSVM组合模型短期碳排放预测
1
作者
徐正林
程志友
张帅
杨猛
机构
安徽大学互联网学院
安徽大学教育部电能质量工程研究中心
安徽大学电子信息工程学院
出处
《安徽大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期28-37,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672032)
安徽省自然科学基金资助项目(2108085QE237)。
文摘
针对碳排放数据的随机性及波动性因素所导致预测精度不高等问题,提出基于序列重构的VMD-SSA-LSSVM(variational mode decomposition-sparrow search algorithm-least square support vector machine)组合模型进行短期碳排放预测.首先将区域的碳排放数据序列经过VMD进行分解得到4个不同中心频率的子序列和一个残差序列,降低数据不规律性对碳排放预测带来的干扰;接着对分解后的各个分量进行序列重构,提高对突变点的预测精度;然后根据不同分量各自的特点,使用SSA优化核函数中相关的参数,对重构后得到的各个序列建立SSA-LSSVM预测模型;最后将所有序列的预测值融合得到预测结果.算例结果表明基于序列重构的组合模型能够有效提高短期碳排放预测的精度.
关键词
短期碳排放预测
序列重构
变分模态处理
最小二乘支持向量机
Keywords
short-term carbon emission prediction
sequence reconstruction
variational mode decomposition
least square support vector machine
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于序列重构的VMD-SSA-LSSVM组合模型短期碳排放预测
徐正林
程志友
张帅
杨猛
《安徽大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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