【摘 要】
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针对原始监测数据中包含随机噪声,导致预测结果不理想,以及单一预测模型的局限性,本文提出一种基于经验模态分解(EMD)与灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)耦合的EMDGWO-LSSVM变形预测新模型。通过工程实例表明,新模型与LSSVM、GWO-LSSVM模型进行对比,预测精度最高,稳定性最好,能够为变形预测提供一定的参考价值。
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针对原始监测数据中包含随机噪声,导致预测结果不理想,以及单一预测模型的局限性,本文提出一种基于经验模态分解(EMD)与灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)耦合的EMDGWO-LSSVM变形预测新模型。通过工程实例表明,新模型与LSSVM、GWO-LSSVM模型进行对比,预测精度最高,稳定性最好,能够为变形预测提供一定的参考价值。
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