基于EMD-PSO-LSSVM的碳排分解集成预测方法.pdf下载

weixin_39821260 2023-01-07 12:00:24

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基于EMD-PSO-LSSVM的碳排分解集成预测方法.pdf

论文研究-基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测.pdf, 城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义. 为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型. 首先,运用EMD算法把原始非线性时间序列分解为互不耦合的模态分量,并采用PSR算法确定LSSVM建模中各个分量的输入输出结构; 其次,运用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,使用训练好的LSSVM模型对各个IMF分量进行回归预测; 最后运用该组合模型对郑州市燃气管网负荷进行短期预测.结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法.

1.版本：matlab2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容： 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用

LSSVM_Prediction 通过将LSSVM与PSO和PSR结合使用进行信号预测纸张来源董少江，罗天宏，基于PCA和优化LS-SVM模型的轴承老化过程预测，测量，2013.06 准备工作 matlab，LSSVM工具箱，EMD工具箱执行 1.将LSSVM工具箱添加到以下路径：D：\ Program Files \ MATLAB \ R2015b \ toolbox，然后在matlab中设置该文件夹的路径； 2.打开pack_emd \ package_emd，运行： install_emd.m 3.打开此代码： test_psr_pso.m 4，选择ECG数据集以运行代码结果我们关注的是绿线，蓝色是PCA之后的原始数据，而橙色线是单步预测，而绿线是多步预测。从这个结果，我们发现LSSVM擅长捕获心电图数据的特征。补充说明该LSSVM模型使用PSR（相空间重构

时间序列预测在各个领域都具有广泛的应用，例如金融预测、气象预报、电力负荷预测等。然而，实际时间序列数据往往具有非线性、非平稳等复杂特性，传统的线性模型难以有效捕捉这些特性，预测精度往往较低。近年来，随着深度学习技术的快速发展，长短期记忆网络(LSTM)凭借其处理长序列数据和捕捉复杂非线性关系的能力，成为时间序列预测领域的研究热点。然而，LSTM模型直接应用于原始非平稳时间序列时，预测效果仍然受到限制。

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