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基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测
| 题名： | 基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王海斌；刘维亭；徐卉 |
| 关键词： | 迭代局部搜索；粒子群；自适应；支持向量机 |
| 摘要： | 为了能够进一步的提高船舶电力负荷的预测精度，针对SVM模型在负荷预测中存在的参数选取问题，该研究提出了一种新的参数优化算法：基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的组合算法。自适应粒子群算法提高了传统粒子群算法的收敛速度，引入的迭代局部搜索思想，配合新的极值评价标准能够很好的解决粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明，利用新的参数优化算法使得SVM预测模型的精度得到了很大的提高。 |
| 期刊名称： | 船舶工程 |
| 出版年： | 2013 |
| 页码： | 57-60 |
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