發(fā)布時間：2018-02-25 08:28

  本文關(guān)鍵詞： 非高斯脈動風(fēng)速 混合智能優(yōu)化 最小二乘支持向量機 蟻群優(yōu)化 粒子群優(yōu)化 遺傳算法　出處：《振動與沖擊》2017年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：考慮智能優(yōu)化:蟻群算法(ACO)、遺傳算法(GA)和粒子群算法(PSO)各自優(yōu)缺點,并為充分發(fā)揮蟻群、遺傳算法較好的全局搜索能力和粒子群算法的分級搜索機制,提出混合蟻群和粒子群優(yōu)化(ACO+PSO)和混合遺傳算法和粒子群優(yōu)化(GA+PSO)最小二乘支持向量機(LSSVM)的非高斯脈動風(fēng)速預(yù)測模型,分別稱為ACO+PSO-LSSVM和GA+PSO-LSSVM。運用ACO+PSO-LSSVM和GA+PSO-LSSVM預(yù)測模型對某超高層建筑的非高斯脈動風(fēng)速進行了預(yù)測;為比較目的,同時給出ACO-LSSVM、PSO-LSSVM和GA-LSSVM的非高斯脈動風(fēng)速預(yù)測結(jié)果。經(jīng)仔細檢查非高斯脈動風(fēng)速時程預(yù)測值、相關(guān)函數(shù)預(yù)測值以及預(yù)測性能評價指標(biāo),驗證了基于混合智能優(yōu)化LSSVM對非高斯脈動風(fēng)速預(yù)測的有效性和優(yōu)勢。
[Abstract]:Considering intelligent optimization: ant colony algorithm (ACO), genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) have their respective advantages and disadvantages. In order to give full play to ant colony, genetic algorithm has better global search ability and particle swarm optimization (PSO) hierarchical search mechanism. A non-#china_person0# prediction model of fluctuating wind speed based on mixed ant colony and particle swarm optimization (ACO PSO) and hybrid genetic algorithm (GA PSO) and particle swarm optimization (GA PSO) least squares support vector machine (LSSVM) is presented. ACO PSO-LSSVM and GA PSO-LSSVM. using ACO PSO-LSSVM and GA PSO-LSSVM prediction model, the non-#china_person0# pulsating wind speed of a super high-rise building is predicted. At the same time, the prediction results of non-#china_person0# pulsating wind speed based on ACO-LSSVMM-PSO-LSSVM and GA-LSSVM are given. The validity and advantage of LSSVM based on hybrid intelligence to predict non-Gao Si fluctuating wind speed are verified.
【作者單位】： 上海大學(xué)土木工程系;同濟大學(xué)建筑工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51378304)
【分類號】：TP18;TU973.213

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本文編號：1533684