基于多嵌入维数的时用水量LSSVM组合预测

为解决供水系统调度所需混沌时用水量高精度预测等问题,将最小二乘支持向量机(LSSVM)组合预测模型应用到城市时用水量预测中。在分析不同嵌入维数和预测方法对模型预测精度影响程度的基础上,提出了基于多嵌入维数的LSSVM组合预测模型。采用互信息法和G-P方法求取多个嵌入维数,并建立了不同相空间模型,通过LSSVM算法对上述多个预测模型进行了组合预测,既综合了各不同嵌入维数各预测方法下的信息,又对单一模型下的预测偏差进行了融合,以有效地提高预测精度;最后在某地进行了时用水量序列的仿真实验。研究结果表明,该模型预测精度平均误差小于2%,明显优于各单一模型的预测结果,证实了该组合模型的有效性和实用性。