最小二乘支持向量机用于水量预测

摘要：

针对标准支持向量机建模时间长的缺点,为了城市用水量准确预测,需建立有效的预测模型.采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,并在支持向量机的基础上,将求解二次规划问题转化线性方程组,采用径向基核函数,使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少,可大大加快建模速度,同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法,在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数.把上述模型用于城市日用水量预测,具有学习速度快.也具有良好的非线性建模和泛化能力,而且预测精度较高.

关键词：用水量预测、最小二乘支持向量机、免疫克隆选择算法

所属期刊栏目：26

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：212-215