基于PSO-LSSVR的造纸企业能耗预测模型的研究

摘要：

针对造纸企业生产过程中的能源消耗预测问题,提出一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量回归(PSO-LSSVR)的能耗预测模型;PSO-LSSVR中通过粒子群优化算法对LSSVR参数进行优化,解决了LSSVR参数优化选取问题,一定程度提高了预测精度;仿真结果表明,采用PSO-LSSVR方法得到的ARE仅为0.15％,低于传统的支持向量回归方法和人工神经网络方法,表明该方法具有更高的预测精度,证明该预测模型具有更好的应用价值.

关键词：能耗预测、最小二乘支持向量回归、粒子群优化、造纸

所属期刊栏目：21

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：北京市学术创新团队项目PHR201007123

在线出版日期：2015-01-20（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：3433-3435,3438