果蝇优化算法与SVM结合的天然气日负荷预测模型

"该文提出了一种结合果蝇优化算法(FOA)和支持向量机(SVM)的混合优化策略，用于天然气日负荷预测，旨在提高预测的准确性。通过K-近邻算法识别并修正样本中的离群数据，利用特征曲线法处理异常值。在考虑节假日、日期类型和天气等因素的基础上，建立SVM预测模型，并应用果蝇优化算法来优化模型参数。通过宁夏平罗县居民燃气日负荷数据的实证分析，证明了该模型的可行性和优越性，相比人工神经网络和单一SVM方法，预测精度更优。" 本文主要探讨的是天然气短期负荷预测的问题，针对这一领域，作者提出了一种创新的预测方法。该方法的核心是将果蝇优化算法和SVM相结合，形成FOA-SVM混合优化策略。首先，为了确保数据质量，他们利用K-近邻算法(K-Nearest Neighbor, KNN)对燃气负荷样本进行分析，找出可能存在的离群数据。离群数据可能导致预测模型的不准确性，因此，作者采用了特征曲线法对这些异常值进行修正，以降低其对模型的影响。 接下来，为了构建天然气日负荷预测模型，作者考虑了多个关键影响因素，包括但不限于节假日效应、日期类型（工作日、周末或特定节日）以及天气条件。这些因素对天然气消耗有显著影响，纳入模型可以提高预测的精确度。选择支持向量机作为基础预测模型，是因为SVM在处理非线性问题和小样本数据时表现出色，尤其适合复杂的负荷预测任务。 然后，为了进一步提升SVM模型的性能，作者应用果蝇优化算法来优化模型的参数。果蝇优化算法是一种模拟果蝇寻找食物行为的全局优化算法，能够在复杂搜索空间中找到全局最优解。通过这种优化，可以调整SVM的参数，如惩罚系数C和核函数参数γ，从而提高模型的泛化能力和预测精度。 最后，为了验证所提出的FOA-SVM模型的有效性，研究者使用了宁夏平罗县的居民燃气日负荷数据，并采用多种定量误差评价方法，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)，对模型的预测结果进行了评估。仿真结果显示，FOA-SVM模型相对于传统的人工神经网络(ANN)和未优化的SVM模型，其预测精度得到了显著提升。 该研究通过集成先进的优化算法和机器学习模型，为天然气负荷预测提供了一种新的、高效的方法，这对于能源管理、调度决策以及保障天然气供应安全等方面具有重要的实践意义。