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基于小波变换和AWLS-SVM的短期负荷预测
被引量:
2
1
作者
杨春玲
王锌桐
王晓波
《安徽水利水电职业技术学院学报》
2018年第3期56-60,共5页
提出了一种基于小波变换和自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)的电力系统短期负荷预测方法。针对负荷变化具有拟周期性和随机性的特点,本方法先将负荷值利用小波变换分解为几个低频段的拟周期量和一个高频段随机量,然后根据各分量...
提出了一种基于小波变换和自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)的电力系统短期负荷预测方法。针对负荷变化具有拟周期性和随机性的特点,本方法先将负荷值利用小波变换分解为几个低频段的拟周期量和一个高频段随机量,然后根据各分量特点应用AWLS-SVM模型进行预测,最后小波重构各分量获得预测结果。实例预测结果表明该方法具有较高的预测精度。
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关键词
短期负荷预测
小波变换
自适应加权最小二乘支持向量机
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职称材料
短期负荷预测的自适应加权支持向量机新方法
2
作者
陈晶
杨春玲
郑安豫
《安徽电气工程职业技术学院学报》
2011年第1期39-42,共4页
提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差...
提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差异,赋予每个样本惩罚参数不同的加权系数,建立了具有良好推广性能的AWLS-SVM回归模型。本方法突出了不同样本在训练过程中贡献不同的特性,具有结构简单、泛化性能好、不易发生过拟合现象等优点。通过对真实数据的建模预测,证明了该法在短期负荷预测中的可行性和有效性。
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关键词
自适应加权
最小二乘支持向量机
短期负荷预测
自适应参数
参数对
优化
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职称材料
基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型
被引量:
7
3
作者
毛志勇
黄春娟
+1 位作者
路世昌
韩榕月
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期66-71,78,共7页
为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特...
为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS–SVM模型的组合参数(C、σ)寻优,建立APSO–WLS–SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO–WLS–SVM和WLS–SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。
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关键词
含瓦斯煤
渗透率
自适应粒子群算法(APSO)
加权最小二乘法支持向量机(WLS-SVM)
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职称材料
题名
基于小波变换和AWLS-SVM的短期负荷预测
被引量:
2
1
作者
杨春玲
王锌桐
王晓波
机构
安徽电气工程职业技术学院
出处
《安徽水利水电职业技术学院学报》
2018年第3期56-60,共5页
基金
安徽电气工程职业技术学院2017年科研项目(2017ybxm05)
文摘
提出了一种基于小波变换和自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)的电力系统短期负荷预测方法。针对负荷变化具有拟周期性和随机性的特点,本方法先将负荷值利用小波变换分解为几个低频段的拟周期量和一个高频段随机量,然后根据各分量特点应用AWLS-SVM模型进行预测,最后小波重构各分量获得预测结果。实例预测结果表明该方法具有较高的预测精度。
关键词
短期负荷预测
小波变换
自适应加权最小二乘支持向量机
Keywords
short-term load forecasting
wavelet transform
adaptive weighed least squares supportvector machine
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
短期负荷预测的自适应加权支持向量机新方法
2
作者
陈晶
杨春玲
郑安豫
机构
安徽电气工程职业技术学院
出处
《安徽电气工程职业技术学院学报》
2011年第1期39-42,共4页
文摘
提出了一种基于自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)理论的电力系统短期负荷预测新方法。在对已知负荷数据及影响因素的分析学习基础上,先用自适应参数优化法整定最小二乘支持向量机的参数,确定最优参数对,然后针对各样本重要性的差异,赋予每个样本惩罚参数不同的加权系数,建立了具有良好推广性能的AWLS-SVM回归模型。本方法突出了不同样本在训练过程中贡献不同的特性,具有结构简单、泛化性能好、不易发生过拟合现象等优点。通过对真实数据的建模预测,证明了该法在短期负荷预测中的可行性和有效性。
关键词
自适应加权
最小二乘支持向量机
短期负荷预测
自适应参数
参数对
优化
Keywords
adaptive
weighed
least
squares
support vector
machine
short-term load forecasting
adaptive
parameter
parameter pair
optimization
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型
被引量:
7
3
作者
毛志勇
黄春娟
路世昌
韩榕月
机构
辽宁工程技术大学系统工程研究所
出处
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期66-71,78,共7页
基金
国家自然科学基金项目(70971059)~~
文摘
为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法(APSO)优化的加权最小二乘法支持向量机(WLS–SVM)算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS–SVM模型的组合参数(C、σ)寻优,建立APSO–WLS–SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO–WLS–SVM和WLS–SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。
关键词
含瓦斯煤
渗透率
自适应粒子群算法(APSO)
加权最小二乘法支持向量机(WLS-SVM)
Keywords
gas-bearing coal
permeability
adaptive
particle swarm optimization(APSO)
weighted
least
square
supportvector
machine
(WLS-SVM)
分类号
TD712 [矿业工程—矿井通风与安全]
P618.11 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换和AWLS-SVM的短期负荷预测
杨春玲
王锌桐
王晓波
《安徽水利水电职业技术学院学报》
2018
2
下载PDF
职称材料
2
短期负荷预测的自适应加权支持向量机新方法
陈晶
杨春玲
郑安豫
《安徽电气工程职业技术学院学报》
2011
0
下载PDF
职称材料
3
基于APSO–WLS–SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型
毛志勇
黄春娟
路世昌
韩榕月
《煤田地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
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