一种基于PSO-LSSVM的SO2预测方法

摘要

本发明公开了一种基于PSO‑LSSVM的SO2预测方法,包括以下步骤：步骤1，最小二乘支持向量机理论；步骤2，粒子群PSO理论；步骤3，PSO‑LSSVM预测模型；本发明所述方法的优越效果是：采用粒子群算法进行参数选取的优化，提升了模型的预测精度，本发明所述方法用计算机语言去替代实际生产中的硬件设备并用简单容易获取的量去当模型的辅助变量，通过容易获取的辅助变量建立模型从而间接地预测主导变量从而实现对困难或无法测量的变量测量，本发明所述方法通过历史数据建立最初的LSSVM模型并利用粒子群方法寻优LSSVM模型参数从而保证了软测量的准确性。