학술논문
基于RFE特征选择的PSO-SVM用电量预测算法 / PSO-SVM electricity consumption prediction algorithm based on RFE feature selection
Document Type
Academic Journal
Author
Source
电子设计工程 / Electronic Design Engineering. 31(20):172-176
Subject
Language
Chinese
ISSN
1674-6236
Abstract
为了提升用电量预测的精度,针对传统支持向量机(SVM)算法在参数确定时的不足,采用粒子群(PSO)算法根据电力应用场景对预测算法进行了改进.对于迭代过程中全局最优和局部最优的矛盾,根据个体适应度的差异进行了子种群划分.而对于粒子群中群体过早收敛的问题,算法引入了自适应变异及惯性权重机制.通过在Schaffer's F6、Rosenbrock函数上的测试分析结果表明,改进后的PSO算法迭代效率提高了60％以上,达优率也提升了11％.在进行用电量预测时,同时对影响用电量的不同指标进行了特征分析.基于SVM的递归特征消除特性(RFE)筛选了11个影响用电量的指标作为PSO-SVM的模型输入,充分发挥了SVM模型在低维预测上的优势.仿真结果表明,相较于传统SVM算法,所提算法的MAE与RMSE分别提升了9.15％和4.94％.