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基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测
作者：陈丽琳 日期：2012-09-24/span> 浏览：3430 查看PDF文档
基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测
陈丽琳
（浙江大学 电气工程学院，浙江 杭州 310027）
摘要：为解决供水系统调度所需混沌时用水量高精度预测等问题，将最小二乘支持向量机（LSSVM）组合预测模型应用到城市时用水量预测中。在分析不同嵌入维数和预测方法对模型预测精度影响程度的基础上，提出了基于多嵌入维数的LSSVM组合预测模型。采用互信息法和GP方法求取多个嵌入维数，并建立了不同相空间模型，通过LSSVM算法对上述多个预测模型进行了组合预测，既综合了各不同嵌入维数各预测方法下的信息，又对单一模型下的预测偏差进行了融合，以有效地提高预测精度；最后在某地进行了时用水量序列的仿真实验。研究结果表明，该模型预测精度平均误差小于2%，明显优于各单一模型的预测结果，证实了该组合模型的有效性和实用性。
关键词：时用水量预测；多嵌入维数；相空间重构；最小二乘支持向量机
中图分类号：O241.2;TP29文献标志码：A文章编号：1001-4551(2012)07-0869-04
本文的文献著录格式：
陈丽琳.基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测[J],机电工程,2012,29(7):869-872.
CHEN Lilin.Combined prediction of urban hourly water consumption using LSSVM based on multidimension embedding phase space[J],Journal of Mechanical & Electrical Engineering,2012,29(7):869-872.
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