基于小世界优化的支持向量机风电功率预测

来源 :太阳能学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dan0030

【摘要】

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采用基于实数编码的小世界优化算法(RSWOA)对SVM的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化选取,使其具有收敛速度快和全局寻优的优点,提出基于实数编码小世界优化算法的支持向量机

【作者】

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王爽心李涛孙东旭刘如九

【机构】

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北京交通大学机械与电子控制工程学院;

【出处】

：

太阳能学报

【发表日期】

：

2015年03期

【关键词】

：

小世界优化算法支持向量机参数寻优风电功率预测模型

【基金项目】

：

国家自然科学基金(50776005);中央高校基本科研业务费专项资金(2011JBM103)

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采用基于实数编码的小世界优化算法(RSWOA)对SVM的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化选取,使其具有收敛速度快和全局寻优的优点,提出基于实数编码小世界优化算法的支持向量机改进模型(RSWOASVM)。将该模型应用于实际风场的风电功率预测中,研究表明,RSWOA能快速准确找到SVM模型参数的全局最优解,进而可使RSWOA-SVM改进模型取得较理想的预测精度。

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