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题名基于混合蚁群和粒子群优化LSSVM的脉动风速预测
被引量：15
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作者
李春祥
丁晓达
叶继红
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机构
上海大学土木工程系
东南大学混凝土与预应力混凝土结构教育部重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016年第21期131-136,共6页
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基金
国家自然科学基金(51378304)
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文摘
为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)对脉动风速预测的精确性,提出了基于混合蚁群和粒子群优化LSSVM的预测方法。对LSSVM参数进行搜索寻优,主要分为两阶段:第一阶段,利用蚁群算法在参数空间进行全局搜索,实现对LSSVM参数的初步寻优;第二阶段,利用蚁群算法获得的寻优结果初始化粒子群粒子位置,实行进一步的粒子群搜索寻优,获得更为精确的LSSVM。运用基于混合蚁群和粒子群优化的LSSVM对脉动风速时程进行预测,并与分别基于蚁群和粒子群优化的LSSSVM预测结果进行对比。数值分析表明,基于混合蚁群和粒子群优化的LSSVM预测方法精度高、鲁棒性强,具有工程应用前景。
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关键词
脉动风速预测
最小二乘支持向量机
混合智能优化
蚁群算法
粒子群算法
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Keywords
fluctuating wind velocity forecasting
hybrid intelligent optimization
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分类号
TU311
[建筑科学—结构工程]
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