SVM在电网短期负荷预测中应用研究 被引量：23

1

作者 杨镜非 程浩忠 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期30-32,共3页

支持向量机SVM(SupportVectorMachines)是一种统计学习方法,将其引入电网短期负荷预测。首先,通过聚类筛选合理的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数,采用LIBSVM算法将SVM的大规模优化问题... 支持向量机SVM(SupportVectorMachines)是一种统计学习方法,将其引入电网短期负荷预测。首先,通过聚类筛选合理的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数,采用LIBSVM算法将SVM的大规模优化问题转化为具有解析解的二次优化问题。编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果。 展开更多

关键词 支持向量机 LIBSVM 损失函数 短期负荷预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

SVM与Fourier算法在电网短期负荷预测中的应用 被引量：11

2

作者 杨镜非 谢宏 程浩忠 《继电器》 CSCD 北大核心 2004年第4期17-19,43,共4页

将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测。对于波动性较大的负荷,Fourier算法用于滤除高次谐波分量。SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习,它首先筛选与预测点相关的历史数据构成训练样本,再将预测的... 将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测。对于波动性较大的负荷,Fourier算法用于滤除高次谐波分量。SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习,它首先筛选与预测点相关的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数进行求解。编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果。 展开更多

关键词 电力系统 电网 短期负荷预测 SVM Fourier算法 能量管理系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

采用灰度加权核函数的动态背景运动目标检测算法 被引量：4

3

作者 王鲁平 张路平 韩建涛 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期3453-3457,共5页

针对动态图像序列中的运动目标检测存在的运算速度慢、虚警率高等问题,提出了一种基于灰度加权核函数的检测算法。算法首先利用图像中的平均梯度最大块实现了图像序列的快速配准,然后将图像分为32×32的子块,分别计算每一子块图像... 针对动态图像序列中的运动目标检测存在的运算速度慢、虚警率高等问题,提出了一种基于灰度加权核函数的检测算法。算法首先利用图像中的平均梯度最大块实现了图像序列的快速配准,然后将图像分为32×32的子块,分别计算每一子块图像的灰度加权核函数(GWK),利用bhattacharyya系数作为配准后图像对应子块GWK函数的相似性度量,确认灰度加权核函数发生变化的子块,进而完成图像中的运动目标检测。实验结果表明,基于灰度核函数的运动目标检测算法运行速度快,可以有效抑制图像配准误差以及灰度起伏的影响,实时实现运动目标检测,具有较好的实时性和鲁棒性。 展开更多

关键词 动目标检测 灰度加权核函数 动态背景

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核函数的SVM机与三层前向神经网络的关系 被引量：54

4

作者 张铃 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期696-700,共5页

针对尚未完全解决的 SVM理论中求核函数的问题 ,首先证明了 Vapnik的基于核函数的 SVM机与三层前向神经网络的等价性 ;其次以作者提出的神经网络的覆盖算法为工具 ,证明了如下的定理 (核函数存在性定理 ) :对任给的样本集 (规模有限 ) ... 针对尚未完全解决的 SVM理论中求核函数的问题 ,首先证明了 Vapnik的基于核函数的 SVM机与三层前向神经网络的等价性 ;其次以作者提出的神经网络的覆盖算法为工具 ,证明了如下的定理 (核函数存在性定理 ) :对任给的样本集 (规模有限 ) ,必存在一函数 (或相应的核函数 ) ,样本集在此函数映射下 ,映成某高维空间中的一子集 (样本集的像集 ) ,在此高维空间中 ,像集是线性可分的 ;最后给出求解此函数的算法 ,算法的计算复杂性是多项式的 ,且算法求到的解在高维空间上是最大间隔解 . 展开更多

关键词 核函数 SVM机 三层前向神经网络 支持向量机 机器学习 人工神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于支持向量机的模式识别方法研究 被引量：6

5

作者 张南 刘军杰 刘志军 《舰船科学技术》 北大核心 2006年第5期93-98,102,共7页

本文对支持向量机的原理和应用进行了综合论述。首先,概要叙述了支持向量机(SVM)的产生背景和发展前景。简要介绍了SVM的定义、分类及算法。最后,对SVM在文本识别、数字识别、人脸检测、人脸识别、人脸认证、回归分析及预测、图像检索... 本文对支持向量机的原理和应用进行了综合论述。首先,概要叙述了支持向量机(SVM)的产生背景和发展前景。简要介绍了SVM的定义、分类及算法。最后,对SVM在文本识别、数字识别、人脸检测、人脸识别、人脸认证、回归分析及预测、图像检索、特征提取等方面的应用进行了讨论。 展开更多

关键词 支持向量机 模式识别 数字识别 面部检测 特征提取 核函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

支持向量机的低压故障电弧识别方法 被引量：13

6

作者 徐贞华 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期128-131,共4页

故障电弧是引发电气火灾事故的主要原因之一。该文将支持向量机引入故障电弧研究领域,进行不同负荷情况下故障电弧识别检测。首先参照美国UL1699标准进行实验采集电流数据,然后利用支持向量机实现故障电弧训练、检测识别,并对训练、识... 故障电弧是引发电气火灾事故的主要原因之一。该文将支持向量机引入故障电弧研究领域,进行不同负荷情况下故障电弧识别检测。首先参照美国UL1699标准进行实验采集电流数据,然后利用支持向量机实现故障电弧训练、检测识别,并对训练、识别结果进行分析,实验证明本文的检测方法具备一定的泛化能力。 展开更多

关键词 支持向量机 核函数 故障电弧

在线阅读 下载PDF 职称材料

非线性对流扩散问题的1种新数值方法

7

作者 张林林 谢树森 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第S2期175-178,共4页

建立了非线性对流扩散问题的1种新数值方法——再生核函数法,利用再生核函数,直接给出了每个离散时间层上近似解的显式表达式,验证了算法的稳定性及收敛性,并给出了一些数值结果。

关键词 对流扩散问题 Laplace修正格式 再生核函数.

在线阅读 下载PDF 职称材料

域D＝｛z＝（z_1，z_2）∈C^2：｜z_1｜＋｜z_2｜＜1｝的解析自同

8

作者 童武 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1994年第4期449-452,共4页

给出了域Ｄ＝｛ｚ＝（ｚ＿１，ｚ＿２）∈Ｃ＿２：｜ｚ＿１｜＋｜ｚ＿２｜＜１｝上的Ｂｅｒｇｍａｎ核函数及其解析自同构最大群。

关键词 核函数 解析自同构 最大群

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅱ:暴雨检验评分模型及评估试验 被引量：18

9

作者 陈法敬 陈静 +5 位作者 韦青 李嘉鹏 刘凑华 杨东 赵滨 张志刚 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期28-42,共15页

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的"空报""漏报"双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预... 针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的"空报""漏报"双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015—2016年4—10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:(1)预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;(2)设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;(3)提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;(4)对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。 展开更多

关键词 暴雨评分基函数 暴雨评分模型 邻域匹配 距离权重 暴雨预报检验

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于核技巧改进的Informer模型的长序列时间序列预测方法 被引量：4

10

作者 潘立群 吴中华 洪标 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S02期666-671,共6页

如今,学者们对长序列时间序列问题的预测主要基于类RNN模型,且其中大部分使用的损失函数是传统的均方误差(MSE)。但类RNN模型在预测任务中存在只能捕捉局部信息且计算开销会随着预测序列的增多迅速提升的问题。不仅如此,MSE损失函数无... 如今,学者们对长序列时间序列问题的预测主要基于类RNN模型,且其中大部分使用的损失函数是传统的均方误差(MSE)。但类RNN模型在预测任务中存在只能捕捉局部信息且计算开销会随着预测序列的增多迅速提升的问题。不仅如此,MSE损失函数无法捕捉长时间序列数据中普遍存在的非线性问题,且自身还存在对异常值敏感和鲁棒性较低的问题。基于以上背景,提出一种完全基于注意力机制的Informer模型,并在模型中使用基于核技巧改进的Kernal-MSE损失函数代替传统的MSE损失函数来解决长序列时间序列预测的问题。在多变量预测多变量的背景下,以3类数据中的8份数据集为例,对比改进后的Informer模型与经典的Informer模型,类RNN模型中的LSTM和GRU模型。结果表明,改进后的Informer模型预测精度更高,且精度的相对提升值随着原始数据量的增大而增大,适用于长序列时间序列预测问题。 展开更多

关键词 Informer模型 损失函数 核技巧 长序列时间序列预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

无界NA误差回归函数核估计的完全收敛性

11

作者 张志强 张春泳 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1998年第2期92-96,共5页

本文讨论ＮＡ误差的回归系数的非参数核估计的完全收敛性，取消了以往此类文献中误差一致有界的限制．

关键词 NA 回归系数 核估计 完全收敛性 非参数统计

在线阅读 下载PDF 职称材料