本文選題：人工魚群算法　切入點：支持向量機　出處：《電測與儀表》2016年03期

【摘要】：針對人工魚群算法中固定的視野和步長導致算法尋優(yōu)速度變慢、易陷入局部最優(yōu)等問題,引入了一個變系數(shù)因子來自適應調(diào)節(jié)人工魚在聚群、追尾和覓食行為中的視野和步長;此外,為了降低算法后期運算復雜度以獲得更多有效的人工魚,加入一種人工魚群最大迭代次數(shù)淘汰機制。將改進后的人工魚群算法用來優(yōu)化支持向量機中的核函數(shù)參數(shù)和懲罰參數(shù),并應用到風電場短期風電功率預測中。通過實驗仿真對比得出改進的人工魚群優(yōu)化支持向量機在短期風電功率預測中有較好的效果。
[Abstract]:In order to solve the problem that the fixed visual field and step size in artificial fish swarm algorithm lead to slow optimization speed and local optimization, a variable factor is introduced to adjust the visual field and step size of artificial fish in cluster, rear-end and foraging behavior.In addition, in order to reduce the computational complexity in the later stage of the algorithm to obtain more effective artificial fish, a mechanism of eliminating the maximum iteration number of artificial fish is added.The improved artificial fish swarm algorithm is used to optimize the kernel function parameters and penalty parameters in the support vector machine and is applied to the short-term wind power prediction of the wind farm.The experimental results show that the improved artificial fish swarm optimization support vector machine is effective in short-term wind power prediction.
【作者單位】： 上海電機學院電氣學院;
【基金】：上海市教委科研創(chuàng)新項目(13YZ140);上海市教委重點學科(J151901) 上海市自然科學然金項目(11ZR1413900)
【分類號】：TM614;TP18

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本文編號：1730084