最小二乘支持向量机提升城市用水量预测效率

本文主要探讨了如何利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines, LSSVM）改进传统水量预测方法，以解决标准支持向量机（Standard Support Vector Machine, SVM）在建模过程中的时间消耗问题。LSSVM作为一种优化的机器学习模型，其核心思想是通过将复杂的二次规划问题转化为线性方程组，从而减少待定参数的数量，显著提高了建模速度。与标准SVM相比，LSSVM使用径向基函数（Radial Basis Function, RBF），这使得它在保持良好非线性建模能力的同时，简化了模型复杂度。 在实际应用中，研究者们引入了人工免疫系统中的自适应动态克隆选择算法（Adaptive Dynamic Clone Selection Algorithm, ADCSA）。这种算法在参数优化过程中，能够实现高效且准确的搜索，找到LSSVM的最佳参数组合，进一步提升了预测的精度和效率。通过将这些方法结合起来，论文提出了一种新型的水量预测模型，不仅适用于城市用水量的快速、精确预测，还展示了其在处理非线性问题上的优势。 本文的贡献在于提出了一种有效且高效的水量预测方法，通过最小二乘支持向量机的优化策略，克服了标准SVM在大规模数据集上时间消耗大的局限，同时借助免疫克隆选择算法提升了参数调优的性能。这种方法对于水资源管理、节水政策制定以及供水公司的运营决策都有着重要的实践价值。研究人员期望此模型能够在实际应用中展现出更好的性能，为城市水资源的合理利用提供有力的支持。