基于ARIMA-SVM组合模型的光功率趋势预测新方法
针对电力通信系统光纤线路未来状态趋势预测问题,提出一种基于ARIMA-SVM组合模型的光功率趋势预测法.根据光功率数据的非线性和时变性特点,首先利用小波变换将其分解并重构,然后设计一种基于混合核函数的SVM预测模型,对重构后的数据分别构建ARIMA模型与基于混合核函数的SVM模型并预测,最后组合2种模型的预测结果实现光功率趋势预测.分别采用ARIMA模型、RBF模型、SVM模型、ARIMA-RBF模型与该模型进行实验并对比.结果表明,基于混合核函数的ARIMA-SVM组合模型对光功率趋势预测最为准确,其预测精度及计算速度都有了显著提高,为未来光功率趋势发展提供了一种有效可行的预测新方法.
电力通信网 光纤线路 光功率 预测精度 支持向量机模型 差分自回归移动平均模型
王林 郭健 刘静 李思洋
国网吉林供电公司,吉林吉林132001 东北电力大学信息工程学院,吉林吉林132012
国内会议
南宁
中文
232-237
2015-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）