本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的組合預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 短期負(fù)荷預(yù)測(cè) EEMD LSSVM 貝葉斯框架 相空間重構(gòu) 組合預(yù)測(cè)模型

【摘要】：預(yù)測(cè)廣泛的應(yīng)用到生活中的各個(gè)領(lǐng)域中,目前常用的預(yù)測(cè)方法有很多種,而支持向量機(jī)(SVM)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的新方法,具有很好的推廣能力以及全局最優(yōu)解,在解決小樣本、非線性等問題上有著很大的優(yōu)勢(shì)。但由于標(biāo)準(zhǔn)的SVM求解的是二次規(guī)劃問題,計(jì)算量比較大,同時(shí)單一的預(yù)測(cè)方法都存在精度都不是很高,參數(shù)不易選擇等問題,針對(duì)這些問題做了如下研究工作。本文首先介紹了預(yù)測(cè)的研究意義以及常用的預(yù)測(cè)方法,然后對(duì)電力短期負(fù)荷數(shù)據(jù)分析得到其時(shí)間序列是非線性、非平穩(wěn)的,而經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是一種自適應(yīng)的非線性處理方法,通過將原始的時(shí)間序列分解,可以得到一系列相對(duì)比較平穩(wěn)的分量,由于EMD可能會(huì)存在模態(tài)混疊的現(xiàn)象,因此在此基礎(chǔ)之上采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分解。其次,針對(duì)SVM計(jì)算量較大的問題,采用了最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM),簡(jiǎn)化了計(jì)算,然后結(jié)合EEMD提出了EEMD-LSSVM的組合預(yù)測(cè)模型,并將這一預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中。首先利用EEMD對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,然后對(duì)分解出來(lái)的各個(gè)分量分別建立LSSVM模型,再通過貝葉斯證據(jù)框架對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇,最后將各分量的預(yù)測(cè)結(jié)果疊加得到最終的預(yù)測(cè)值,仿真結(jié)果表明組合預(yù)測(cè)模型取得了較好的預(yù)測(cè)效果,并且EEMD更適合對(duì)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。最后,雖然LSSVM在一定程度上簡(jiǎn)化了計(jì)算,但LSSVM喪失了稀疏性和魯棒性,基于此,采用了加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)(WLSSVM)。然后對(duì)電力短期負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行混沌特性識(shí)別,將混沌理論中的相空間重構(gòu)方法用于預(yù)測(cè)中,再結(jié)合和EEMD建立了基于混沌理論的EEMD-WLSSVM的組合預(yù)測(cè)模型。通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行EEMD分解,然后對(duì)每個(gè)分量求取延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)進(jìn)行相空間重構(gòu),建立WLSSVM的預(yù)測(cè)模型,最后將各分量的預(yù)測(cè)結(jié)果相加得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果,仿真結(jié)果表明,取得了比單一預(yù)測(cè)模型更好的預(yù)測(cè)效果,驗(yàn)證了該模型的有效性。
【關(guān)鍵詞】：短期負(fù)荷預(yù)測(cè) EEMD LSSVM 貝葉斯框架 相空間重構(gòu) 組合預(yù)測(cè)模型
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;TM714
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-18
• 1.2.1 傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法12-14
• 1.2.2 現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法14-18
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容18-20
• 2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)20-32
• 2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化20-21
• 2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論21-23
• 2.2.1 VC維21
• 2.2.2 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化21-23
• 2.2.3 泛化能力23
• 2.3 支持向量機(jī)算法23-29
• 2.3.1 支持向量機(jī)分類24-25
• 2.3.2 支持向量機(jī)回歸25-29
• 2.4 最小二乘支持向量機(jī)算法29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 3 基于EEMD-LSSVM的組合預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用32-50
• 3.1 EEMD基本原理32-35
• 3.2 貝葉斯框架下的LSSVM回歸模型35-39
• 3.2.1 LSSVM的模型參數(shù)及超參數(shù)定義36-37
• 3.2.2 貝葉斯證據(jù)框架37-39
• 3.3 EEMD-LSSVM預(yù)測(cè)模型建立及仿真研究39-48
• 3.3.1 預(yù)測(cè)模型建立39-40
• 3.3.2 誤差分析指標(biāo)40-41
• 3.3.3 仿真研究41-48
• 3.4 本章小結(jié)48-50
• 4 基于混沌理論的EEMD-WLSSVM組合預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用50-66
• 4.1 LSSVM與其改進(jìn)算法WLSSVM50
• 4.2 相空間重構(gòu)理論參數(shù)選取50-55
• 4.2.1 延遲時(shí)間選取51-53
• 4.2.2 嵌入維數(shù)選取53-55
• 4.3 Lyapunov指數(shù)55-57
• 4.4 Kolmogorov熵57
• 4.5 WLSSVM預(yù)測(cè)模型57-59
• 4.6 EEMD-WLSSVM預(yù)測(cè)模型建立及仿真研究59-65
• 4.6.1 預(yù)測(cè)模型建立59-60
• 4.6.2 仿真研究60-65
• 4.7 本章小結(jié)65-66
• 5 結(jié)論與展望66-68
• 5.1 結(jié)論66-67
• 5.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 作者簡(jiǎn)歷74-76
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集76

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 文軍;蔣由輝;方文清;;航空貨運(yùn)量的優(yōu)化組合預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年15期

2 黃元生;黎特;皮薇;;非平均權(quán)重條件下電力負(fù)荷組合預(yù)測(cè)模型研究[J];山東電力高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);2013年03期

3 丁岳維;組合預(yù)測(cè)模型的研究[J];西安公路交通大學(xué)學(xué)報(bào);1997年04期

4 朱章;對(duì)組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度的分析[J];黃石高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);1997年01期

5 邢棉;能源發(fā)展趨勢(shì)的非線性優(yōu)化組合預(yù)測(cè)模型研究[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(bào);2002年03期

6 陳華友,趙佳寶,劉春林;基于灰色關(guān)聯(lián)度的組合預(yù)測(cè)模型的性質(zhì)[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年01期

7 李眉眉;丁晶;衡彤;覃光華;;電力月負(fù)荷的混沌趨勢(shì)組合模型預(yù)測(cè)[J];四川電力技術(shù);2006年03期

8 張欣;;組合預(yù)測(cè)模型在上海內(nèi)河港口吞吐量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];水運(yùn)工程;2007年04期

9 王斌;張金隆;;航線流量組合預(yù)測(cè)模型研究[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2008年03期

10 趙海青,楊秀岐;灰色加法組合預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用[J];保定師范�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);2002年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 謝如賢;成盛超;程仕軍;陳思華;;變結(jié)構(gòu)組合預(yù)測(cè)模型的建立與應(yīng)用[A];全國(guó)青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)論文集（第2卷）[C];1993年

2 董景榮;;基于遺傳輔助設(shè)計(jì)的匯率組合預(yù)測(cè)模型研究[A];面向復(fù)雜系統(tǒng)的管理理論與信息系統(tǒng)技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議專輯[C];2000年

3 馬永開;唐小我;;組合預(yù)測(cè)模型研究[A];管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)進(jìn)展——全國(guó)青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)論文集（第4卷）[C];1997年

4 成樞;劉國(guó)林;高放;;最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型及其在變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[A];《測(cè)繪通報(bào)》測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

5 何迎東;吳婉瑩;郭u&;陳華友;;基于離消度的組合預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用[A];第十屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)、第十四屆中國(guó)青年信息與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2012年

6 陳華友;程蕾;張倩;;基于相關(guān)系數(shù)的IOWA算子最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型[A];第四屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)論文集[C];2006年

7 陳華友;;IOWA算子的組合預(yù)測(cè)模型及在所得稅預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[A];第三屆不確定系統(tǒng)年會(huì)論文集[C];2005年

8 謝正文;孔凡玉;胡毅夫;;基于熵權(quán)的沉降組合預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用[A];第一屆中國(guó)水利水電巖土力學(xué)與工程學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2006年

9 王永光;趙國(guó)浩;;變權(quán)組合預(yù)測(cè)模型在中國(guó)煤炭需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[A];2007中國(guó)可持續(xù)發(fā)展論壇暨中國(guó)可持續(xù)發(fā)展學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（4）[C];2007年

10 王尚俊;吳剛;陳華友;周禮剛;;基于廣義10WA算子的組合預(yù)測(cè)模型及在卷煙消費(fèi)需求中應(yīng)用[A];第十一屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)、第十五屆中國(guó)青年信息與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 趙川;重載交通對(duì)高速公路橋梁的疲勞影響研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

2 向昌盛;基于支持向量機(jī)的時(shí)間序列組合預(yù)測(cè)模型[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

3 萬(wàn)玉成;基于未確知性的預(yù)測(cè)與決策方法及其應(yīng)用研究[D];東南大學(xué);2004年

4 南曉強(qiáng);風(fēng)電預(yù)測(cè)技術(shù)及其運(yùn)行分析[D];西南交通大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 宋鶴;基于WEB的風(fēng)電場(chǎng)可視化監(jiān)測(cè)技術(shù)研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

2 高興良;基于逐步回歸分析的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股指預(yù)測(cè)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 Phanthavong Tulaxay;基于小波-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯概率組合預(yù)測(cè)模型及其在預(yù)報(bào)調(diào)度中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2015年

4 徐曉波;電動(dòng)汽車充/換電站短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究[D];華北電力大學(xué);2015年

5 蔣星;基于趨勢(shì)點(diǎn)模型的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)研究[D];廣西大學(xué);2015年

6 奚晨;組合預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用與研究[D];蘭州大學(xué);2015年

7 周清平;滬深300指數(shù)的組合預(yù)測(cè)模型研究[D];蘭州大學(xué);2015年

8 熊威;顧及多效應(yīng)的混凝土壩位移聯(lián)合預(yù)報(bào)與監(jiān)控分析[D];南昌大學(xué);2015年

9 李瀅;基于灰色理論的車輛輪對(duì)踏面磨損預(yù)測(cè)研究[D];蘭州交通大學(xué);2015年

10 吳念;地區(qū)電網(wǎng)中長(zhǎng)期負(fù)荷組合預(yù)測(cè)模型和方法研究[D];華南理工大學(xué);2012年

，

本文編號(hào)：622803