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提高光缆传输损耗预测的可靠性

点击: 次时间:2018-05-29
在分析光缆线路传输损耗特性和具体案例背景的基础上,通过仿真比较了CM(1,1)、三次指数平滑和SVR模型对光缆传输损耗的预测效果。最后,建立了预测精度较高的变权组合模型。给出了验证计算过程,可用于今后光缆维护管理部门的传输损耗。对发展趋势的预测提供了一定的参考。本文分别采用网格优化法和遗传算法求解了指数平滑模型A和SVR模型的参数,并对计算过程进行了一定程度的优化。本文采用基于变权组合模型的输电损耗预测方法,绕过了影响输电损耗的各种复杂因素的分析。从顶层直接分析预测了传输损耗的时间序列数据。以后的研究可以从传输损耗的各种影响因素和模型的优化两方面考虑,以提高光缆传输损耗预测的可靠性。
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本文对前12年的损失时间序列进行了重构。经过反复计算和验证,确定SVR的最小嵌入维数m为3。延迟系数为1,表示前三个季度的数据用于预测最后一个季度的数据。通过类比,该模型可建立45个训练样本和8个测试样本。通过在Matlab中对libsvm工具箱进行编程计算,选择高斯径向基函数,并利用遗传算法搜索支持向量机函数的最优参数。最大遗传代数为100,种群数为20。交叉验证倍数为5,个体长度为20。设置核函数系数、惩罚系数和损失系数的范围分别为[0100]、[01000]和[0.01,1],可以得到核函数系数2.8、惩罚参数c=160、损失系数e=0.0103。工具箱中的svmpredit函数用于计算每个周期的预测结果。绘制了SVR模型观测值与预测值的对比曲线。如图3所示。3.3变权组合模型预测与结果分析
 
通过计算各模型的预测值,利用matlab编程分别求解公式(1)和(2),得到模型拟合期第四季度和模型校验期的变权组合模型中各模型的权重,如表2所示。
 
公式(3)可用于计算各季度变权组合模型的电缆损耗预测值。绘制了施工模拟期和检验期变权组合象棋模型观测值和预测值的散点图,如图4所示。
 
从图1到图4可以清楚直观地看出,在所有的曲线对比图中,变权组合预测模型的预测曲线最接近观测曲线,相似性最高,说明变权组合预测模型的预测精度高于THA。三个单模型中的T。在每个预测模型中,支持向量机模型的整体拟合效果优于GM(I,1)模型和三次指数平滑模型。这是因为SVR的机器学习算法具有较强的非线性预测能力。
 
为了进一步说明变权组合预测模型的优越性,引入了两个误差度量:平均绝对误差(MAD)和均方根误差(RMSE)。分别计算了施工模拟期和模型试验期各预测模型的误差值,定量表征了各模型的预测精度。计算结果见表3。
 
综合分析表3。从模型拟合周期和模型检验周期的MAD和RMSE误差指标数据可以看出,在拟合周期内,本文构造的变权组合模型的预测误差最小。SVR模型的预测误差为二:在检验期间,变权组合模型的预测误差最小,三次指数平滑模型的预测误差为二。考虑到拟合周期和检验周期的预测误差,表明变权组合模型在这种情况下具有最佳的预测精度。SVR模型在每个模型中都具有最佳的预测精度。因此,变权组合模型可用于光缆线路传输损耗的预测。
 

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