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基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型
基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型
摘要：用电量预测在能源管理和电力系统调度中起着重要的作用。最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachine，简称LS-SVM）是一种经典的预测模型，国内外广泛应用于用电量预测以及其他相关领域。然而，LS-SVM中需手动选择模型参数，且参数选择对预测性能有很大影响。本文提出了一种基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型。在该模型中，利用自适应粒子群算法自动优化模型参数，从而提高模型预测性能。实验结果表明，该模型能够有效地进行用电量预测，并且比传统LS-SVM具有更好的预测精度。
1.引言
用电量预测在电力系统的经营管理和电力系统调度中具有重要作用。准确预测用电量，可以帮助发电厂合理安排发电计划，以及帮助用户进行用电计划规划。近年来，随着电力需求的增加和电力供应的不稳定性，用电量预测的准确性要求越来越高。因此，寻找一种效果好且可信度高的用电量预测模型成为了一个重要的研究方向。
2.相关工作
最小二乘支持向量机（LS-SVM）是一种常用的预测模型。它通过将线性问题转化为非线性问题，通过最小化误差的平方和来求解模型参数，从而实现用电量的预测。然而，LS-SVM中的参数选择通常依赖人工经验，当数据集比较复杂时，手动选择参数的效果并不理想。因此，如何自动选择模型参数成为优化LS-SVM预测性能的重要问题。
3.模型设计
本文提出了一种基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型。该模型主要包括两个关键步骤：参数优化和用电量预测。
3.1参数优化
在传统LS-SVM中，常用的参数是松弛变量和正则化参数。而本文则采用自适应粒子群算法来优化这两个参数。自适应粒子群算法是一种优化算法，它模拟了生物群体的行为，通过不断调整粒子的位置来达到最佳解。在本文中，将松弛变量和正则化参数设定为粒子的位置，并根据目标函数的值来调整粒子位置，直到找到最佳位置。
3.2用电量预测
当得到最优模型参数后，即可进行用电量的预测。预测的方法类似于传统LS-SVM，即通过训练数据集来帮助模型进行预测。然而，由于模型参数已经经过自适应粒子群算法优化，因此预测性能会更好。
4.实验与分析
为了验证本文提出的模型的有效性，选择了某电力系统的用电量数据进行实验。将本文提出的模型与传统LS-SVM模型进行对比，并采用均方根误差（RootMeanSquareError，简称RMSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError，简称MAE）来评价预测性能。实验结果表明，本文提出的模型在用电量预测中具有更好的性能，相较于传统LS-SVM，RMSE和MAE较小。
5.结论
本文针对最小二乘支持向量机用电量预测模型中参数选择的不足，提出了一种基于自适应粒子群参数优化的模型。实验结果表明，该模型能够有效地进行用电量预测，并且具有更好的预测精度。这对于电力系统的经营管理和电力系统调度有着重要的意义。未来的研究可以进一步扩展该模型的应用范围，以及对其进行更多的优化和改进。
参考文献：
[1]李文.基于粒子群算法的支持向量机参数优化[D].大连理工大学,2018.
[2]张明,刘光敏.基于自适应粒子群优化支持向量机的航空发动机性能预测[J].控制与决策,2019,34(11):2629-2635.
[3]李柏琴.基于粒子群算法的多目标优化方法研究[D].南京理工大学,2018.
关键词：自适应粒子群算法；最小二乘支持向量机；用电量预测；参数优化。