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基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络
被引量：
2
1
作者
丁世飞
张成龙
+2 位作者
郭丽丽
张健
丁玲
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期2476-2487,共12页
深度随机配置网络(Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性....
深度随机配置网络(Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性.因此,为提高噪声数据回归的精度和鲁棒性,提出了基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络(Weighted Deep Stochastic Configuration Networks,WDSCN).首先,选取Huber和Bisquare 2个常用的M-estimator函数计算样本权重,利用加权最小二乘法和L2正则化策略替代最小二乘来更新WDSCN输出权重,以降低异常值对WDSCN的负面影响;其次,为提高WDSCN模型表征能力,设计了一种随机配置稀疏自编码器(Stochastic Configuration Sparse Autoencoder,SC-SAE),SC-SAE基于DSCN其独有的监督机制随机分配输入参数,采用基于L1正则化的目标函数,并利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)计算SC-SAE输出权重;然后,为获取有效的特征表示,利用SC-SAE生成特征的随机性和多样性,采用多个SC-SAE进行特征学习并融合,用于WDSCN模型训练;最后,在真实数据集上的实验结果表明,WDSCN-Huber、WDSCN-Bisquare相比于DSCN、SCN以及RSC-KDE、RSC-Huber、RSC-IQR、RSCN-KDE、WBLS-KDE和RBLS-Huber等加权模型具有更高的泛化性能和回归精度.
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关键词
深度随机配置网络
异常数据
鲁棒性
回归
随机
神经
网络
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职称材料
考虑风电接入的电力系统暂态稳定自适应评估
2
作者
别芳玫
万靖
+2 位作者
李慧慧
陈睿
范玉宏
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第1期97-105,112,共10页
为了充分考虑风电出力接入对电力系统的影响,提出一种基于高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)和自适应深度随机配置网络(deep stochastic configuration network,DeepSCN)的暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)方...
为了充分考虑风电出力接入对电力系统的影响,提出一种基于高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)和自适应深度随机配置网络(deep stochastic configuration network,DeepSCN)的暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)方法。考虑影响风电出力的主要因素有风速和风向等,以风速、风向为变量构建GMM,并根据GMM对样本进行聚类,得到样本分别属于每个类别的概率;训练不同聚类中心下的自适应DeepSCN评估模型,根据样本属于不同类别的概率赋予样本输入不同评估模型后评估结果的权重,根据综合结果确定样本的稳定性,从而降低风电出力不确定性对评估精度的干扰,提高评估的准确率。在改进的IEEE39节点系统上进行测试,仿真结果表明,所提方法降低了风电出力不确定对TSA的影响,提高了评估的准确度,从而证明所提TSA方法具有较好的实用性。
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关键词
电力系统
风电并网
高斯混合模型
聚类
自适应
深度随机配置网络
暂态稳定评估
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职称材料
题名
基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络
被引量：
2
1
作者
丁世飞
张成龙
郭丽丽
张健
丁玲
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
矿山数字化教育部工程研究中心(中国矿业大学)
天津大学智能与计算学部
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期2476-2487,共12页
基金
国家自然科学基金(62276265,61976216,62206297,61672522)资助。
文摘
深度随机配置网络(Deep Stochastic Configuration Network,DSCN)是一种增量式随机化学习模型,具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点.但是,面向噪声数据回归与分析时,传统的DSCN易受到异常值影响,从而降低了模型的泛化性.因此,为提高噪声数据回归的精度和鲁棒性,提出了基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络(Weighted Deep Stochastic Configuration Networks,WDSCN).首先,选取Huber和Bisquare 2个常用的M-estimator函数计算样本权重,利用加权最小二乘法和L2正则化策略替代最小二乘来更新WDSCN输出权重,以降低异常值对WDSCN的负面影响;其次,为提高WDSCN模型表征能力,设计了一种随机配置稀疏自编码器(Stochastic Configuration Sparse Autoencoder,SC-SAE),SC-SAE基于DSCN其独有的监督机制随机分配输入参数,采用基于L1正则化的目标函数,并利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)计算SC-SAE输出权重;然后,为获取有效的特征表示,利用SC-SAE生成特征的随机性和多样性,采用多个SC-SAE进行特征学习并融合,用于WDSCN模型训练;最后,在真实数据集上的实验结果表明,WDSCN-Huber、WDSCN-Bisquare相比于DSCN、SCN以及RSC-KDE、RSC-Huber、RSC-IQR、RSCN-KDE、WBLS-KDE和RBLS-Huber等加权模型具有更高的泛化性能和回归精度.
关键词
深度随机配置网络
异常数据
鲁棒性
回归
随机
神经
网络
Keywords
deep stochastic configuration network
noisy data
robustness
regression
random neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
考虑风电接入的电力系统暂态稳定自适应评估
2
作者
别芳玫
万靖
李慧慧
陈睿
范玉宏
机构
国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第1期97-105,112,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52007103)。
文摘
为了充分考虑风电出力接入对电力系统的影响,提出一种基于高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)和自适应深度随机配置网络(deep stochastic configuration network,DeepSCN)的暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)方法。考虑影响风电出力的主要因素有风速和风向等,以风速、风向为变量构建GMM,并根据GMM对样本进行聚类,得到样本分别属于每个类别的概率;训练不同聚类中心下的自适应DeepSCN评估模型,根据样本属于不同类别的概率赋予样本输入不同评估模型后评估结果的权重,根据综合结果确定样本的稳定性,从而降低风电出力不确定性对评估精度的干扰,提高评估的准确率。在改进的IEEE39节点系统上进行测试,仿真结果表明,所提方法降低了风电出力不确定对TSA的影响,提高了评估的准确度,从而证明所提TSA方法具有较好的实用性。
关键词
电力系统
风电并网
高斯混合模型
聚类
自适应
深度随机配置网络
暂态稳定评估
Keywords
power system
wind power grid connection
Gaussian mixture model
clustering
adaptive DeepSCN
transient stability assessment
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于M-estimator函数的加权深度随机配置网络
丁世飞
张成龙
郭丽丽
张健
丁玲
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
2
考虑风电接入的电力系统暂态稳定自适应评估
别芳玫
万靖
李慧慧
陈睿
范玉宏
《电网与清洁能源》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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