【摘 要】
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由于风速有较大的随机性,最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型在风速预测方面有极为重要的应用。而新兴的萤火虫算法具有设置参数少、易实现、收敛精度高等优点,但同时存在对
【基金项目】
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同济大学科研项目资助(20163617)
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由于风速有较大的随机性,最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型在风速预测方面有极为重要的应用。而新兴的萤火虫算法具有设置参数少、易实现、收敛精度高等优点,但同时存在对优秀个体依赖程度高,易产生震荡现象的缺点。针对萤火虫算法所存在的问题提出改进,并结合实测风速数据对风速进行预测,通过与基于基本萤火算法和粒子群算法优化的LSSVM风速预测结果进行了比较分析。实验结果表明,改进萤火虫算法有更好的性能。
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