优化遗传算法寻优的SVM在短期风速预测中的应用
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

颜晓娟(1985-),女,硕士,助教,研究方向为智能优化控制与智能信息处理;E-mail: 617956088@ qq.com

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

广西高校科学技术研究项目(KY2015YB312);广西壮族自治区中青年教师基础能力提升项目资助(基于IA-NGA算法寻优的SVM短期风能预测研究)


Application of optimization SVM based on improved genetic algorithm in short-term wind speed prediction
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对遗传算法存在的早熟和收敛慢的问题,提出一种融合小生境算法、免疫算法的优化遗传算法。一方面通过疫苗因子引导初始种群的生成,使个体具有某些优秀基因,减少寻优时间,并随数据的更新,提出疫苗因子和参数寻优范围的自适应更新机制。另一方面在种群的进化过程中,通过小生境遗传算法维护种群的多样性。实验结果表明,将基于优化遗传算法寻优的SVM应用到短期风速预测中是可行的,具有较高的预测精度和收敛速度。

    Abstract:

    An improved genetic algorithm combined with niche algorithm and immune algorithm is proposed to solve the standard genetic algorithm for prematurity and slow convergence rate. On one hand, vaccine is introduced to guide the generation of initial population, so the individual has some excellent gens which will reduce the optimal time, and an adaptive updating mechanism of vaccine and parameter scope is proposed as the wind speed data renewed. On the other hand, niche genetic algorithm is adopted to keep the diversity of evolution population. Examples show that it is feasible to apply the proposed method in short-term wind speed prediction, with higher forecasting accuracy and convergence speed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

颜晓娟,龚仁喜,张千锋.优化遗传算法寻优的SVM在短期风速预测中的应用[J].电力系统保护与控制,2016,44(9):38-42.[YAN Xiaojuan, GONG Renxi, ZHANG Qianfeng. Application of optimization SVM based on improved genetic algorithm in short-term wind speed prediction[J]. Power System Protection and Control,2016,V44(9):38-42]

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2015-05-27
  • 最后修改日期:2016-01-10
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-04-27
  • 出版日期:
文章二维码
关闭
关闭