基于粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機天然氣負(fù)荷預(yù)測方法研究

【摘要】：天然氣是一種綠色、經(jīng)濟、高效、便捷、安全環(huán)保的能源,提高天然氣在能源消費結(jié)構(gòu)中的比例,不僅有利于促進節(jié)能減排,又能夠促進經(jīng)濟與社會的可持續(xù)發(fā)展,同時天然氣作為一種城市燃?xì)?與人們生活和工業(yè)生產(chǎn)息息相關(guān),是反映人們生活消費水平的一個重要指標(biāo)。因此,科學(xué)的天然氣負(fù)荷預(yù)測不僅僅關(guān)系著天然氣公司的利益問題,同時還關(guān)系著整個天然氣行業(yè)的建設(shè)和發(fā)展,與廣大的人民生活也息息相關(guān)。 本文基于天然氣負(fù)荷預(yù)測的背景、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及課題意義的研究,分析天然氣負(fù)荷的特點、規(guī)律及與各種影響因素之間的非線性關(guān)系,根據(jù)支持向量機(SVM)能夠較好地解決非線性、高維數(shù)以及局部極小點等實際問題的優(yōu)勢,本文提出采用支持向量回歸(SVR)方法建立天然氣負(fù)荷預(yù)測模型并進入深入研究。首先基于SVR的研究,采用訓(xùn)練誤差的平方代替松弛變量,將不等式約束改進為等式約束,進而提出最小二乘支持向量回歸(LS-SVR)的天然氣負(fù)荷預(yù)測模型,從而避免求解二次規(guī)劃問題,提高模型訓(xùn)練的速度,但是LS-SVR丟失了SVR的松散性和魯棒性,導(dǎo)致模型精確度產(chǎn)生一定影響,為解決這些問題,又提出基于加權(quán)最小二乘支持向量回歸(WLS-SVR)的天然氣負(fù)荷預(yù)測模型。同時,考慮到模型參數(shù)對于預(yù)測結(jié)果精度的影響也至關(guān)重要,提出利用粒子群算法(PSO)來優(yōu)化WLS-SVR中的參數(shù),得到基于PSO-WLS-SVR的預(yù)測模型,以進一步提高預(yù)測精度。 最后,本文使用天然氣1980-2011年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行研究,分別對基于SVR、WLS-SVR、PSO-WLS-SVR的預(yù)測模型進行仿真并比較。仿真結(jié)果表明：WLS-SVR的模型預(yù)測結(jié)果優(yōu)于SVR模型,且PSO-WLS-SVR的預(yù)測模型預(yù)測誤差更小,從而說明PSO進行參數(shù)優(yōu)化對提高預(yù)測精度有一定的優(yōu)勢,也說明PSO-WLS-SVR方法具有一定的有效性和優(yōu)越性,由此可以說明基于粒子群算法的最小二乘支持向量回歸預(yù)測方法具有一定的研究價值和社會意義。 【關(guān)鍵詞】：天然氣負(fù)荷預(yù)測 支持向量機 最小二乘支持向量機 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TU996.3;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-20
• 1.1 課題研究背景9-12
• 1.1.1 天然氣負(fù)荷預(yù)測背景9-10
• 1.1.2 天然氣負(fù)荷預(yù)測特點10-11
• 1.1.3 天然氣負(fù)荷預(yù)測意義11-12
• 1.2 負(fù)荷預(yù)測研究12-16
• 1.2.1 預(yù)測基本原則12
• 1.2.2 負(fù)荷預(yù)測分類12
• 1.2.3 負(fù)荷預(yù)測方法12-16
• 1.3 國內(nèi)外研究動態(tài)16-18
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.4 本課題研究內(nèi)容及章節(jié)安排18-20
• 1.4.1 論文主要研究工作18
• 1.4.2 論文章節(jié)安排18-20
• 第2章 支持向量機20-35
• 2.1 機器學(xué)習(xí)20-22
• 2.1.1 機器學(xué)習(xí)問題模型20-21
• 2.1.2 經(jīng)驗風(fēng)險最小化21-22
• 2.1.3 復(fù)雜性和推廣能力22
• 2.2 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論22-25
• 2.2.1 VC維理論23
• 2.2.2 推廣性的界23-24
• 2.2.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化24-25
• 2.3 支持向量機25-32
• 2.3.1 SVM分類問題26-29
• 2.3.2 SVM回歸問題29-31
• 2.3.3 核函數(shù)31-32
• 2.4 最小二乘支持向量機32-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于支持向量回歸的天然氣負(fù)荷預(yù)測35-46
• 3.1 天然氣負(fù)荷預(yù)測分類和特點35-36
• 3.1.1 天然氣負(fù)荷預(yù)測分類35-36
• 3.1.2 天然氣負(fù)荷預(yù)測特點36
• 3.2 天然氣負(fù)荷預(yù)測影響因素36-40
• 3.3 基于SVR的天然氣負(fù)荷預(yù)測的建模方法40-43
• 3.3.1 輸入變量選擇40-42
• 3.3.2 核函數(shù)及模型參數(shù)選擇42-43
• 3.3.3 天然氣負(fù)荷預(yù)測步驟43
• 3.4 基于SVR的天然氣負(fù)荷預(yù)測模型的仿真和分析43-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于最小二乘支持向量回歸的天然氣負(fù)荷預(yù)測46-52
• 4.1 LS-SVM與SVM比較46-47
• 4.2 LS-SVM參數(shù)研究47
• 4.3 加權(quán)最小二乘支持向量回歸47-49
• 4.4 加權(quán)LS-SVM天然氣負(fù)荷預(yù)測模型仿真及分析49-51
• 4.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理49
• 4.4.2 加權(quán)LS-SVM參數(shù)選擇49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第5章 基于PSO-WLS-SVR的天然氣負(fù)荷預(yù)測52-58
• 5.1 粒子群算法概述52-54
• 5.1.1 PSO算法52-53
• 5.1.2 粒子群算法流程53-54
• 5.2 基于PSO-WLS-SVR的天然氣負(fù)荷預(yù)測模型仿真及分析54-56
• 5.3 SVR、WLS-SVR、PSO-W-LS-SVR預(yù)測模型結(jié)果比較56-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第6章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 本文工作總結(jié)58-59
• 6.2 展望59-60
• 參考文獻60-64
• 致謝64-65
• 碩士期間論文發(fā)表情況65

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