【摘 要】
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支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51378304)
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支持向量机(SVM)的性能取决于核函数及核参数的选取.基于小波分析理论构造出满足Mercer平移不变核定理的Mexican Hat小波核函数(MW),将MW和B样条核函数分别与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合,形成MW-LSSVM和BS-LSSVM.运用粒子群(PSO)算法对MW-LSSVM和BS-LSSVM的正则化参数及核参数进行智能优化,建立了PSO-MW-LSSVM和PSO-BS-LSSVM的空间风压预测算法.实测风压预测结果表明,MW-LSSVM比BS-LSSVM和传统的径向基核函数RBF-LSSVM具有更好的非高斯风压预测性能及泛化能力,而且稳定性更强,具有较高的工程应用价值.
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