【论文】基于PSO参数优化的LS-SVM风速预测方法研究
讨论了嵌入维数d和时间延迟?作为空间重构参数对LS-SVM预测模型精度的影响,提出了基于PSO参数优化的LS-SVM预测方法。将d、?以及模型参数（正则化参数?、核函数宽度?）作为优化对象,利用PSO方法对4个参数共同优化选取,建立LS-SVM风速预测模型。对2组风速数据进行了实验研究,结果显示该方法预测误差约为5.79%和7.33%。而对比方法 （单纯优化?、?）的误差为8.22%和11.10%。这一结果表明,同时对d、?、?、?进行优化选取是有必要的,相对于单纯优化?、?的模型,该方法可以大大提高预测模型精度。
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