优化遗传算法寻优的SVM在短期风速预测中的应用

被引：59

作者：

颜晓娟 ^{[1
]}

龚仁喜 ^{[2
]}

张千锋 ^{[3
]}

机构：

[1] 钦州学院工程训练中心

[2] 广西大学电气工程学院

[3] 钦州学院科技处

来源：

电力系统保护与控制 | 2016年 / 44卷 / 09期

关键词：

优化遗传算法; 短期风速预测; SVM; 参数寻优; 自适应更新;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

0807 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

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。

引用

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共 16 条

[11] SUPPORT-VECTOR NETWORKS [J].