基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法

摘要

为克服传统遗传算法易陷入局部最优,收敛速度慢的问题,提出基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法。采用混沌算法优化自适应遗传算法的初始种群,利用自适应遗传进化和变尺度混沌优化对LSSVM的参数进行循环优化,直至遗传算法达到最大进化代数,建立基于变尺度混沌遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于自适应遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法相比,提出的预测方法具有更好的预测精度。