【摘 要】
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考虑人工蜂群(ABC)和人工鱼群(AFS)算法的各自优势,提出混合智能算法(ABC+AFS)优化选择最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的方法,以提高其脉动风速预测模型的性能。AFS算法有较
【机 构】
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上海大学土木工程系,同济大学建筑工程系,上海飞虹钢结构工程有限公司
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考虑人工蜂群(ABC)和人工鱼群(AFS)算法的各自优势,提出混合智能算法(ABC+AFS)优化选择最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的方法,以提高其脉动风速预测模型的性能。AFS算法有较强的全局寻优能力,混合智能算法以AFS算法中的人工鱼寻优方式代替ABC算法中的引领蜂寻优方式,克服ABC算法易陷入局部最优的问题。同时,ABC算法中的正负反馈机制可以克服AFS算法的后期盲目寻优、收敛速度下降的问题。运用基于混合ABC、AFS优化的LSSVM对脉动风速进行了预测,并与基于ABC、AFS和粒子群(PSO)算法优化的LSSVM脉动风速预测结果进行了比较。数值结果表明,基于混合ABC+AFS优化的LSSVM脉动风速预测模型有更好性能,具有工程应用前景。
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