【摘 要】
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提出了高斯核函数分别与多项式核函数和张量积线性样条核函数进行线性组合的多种组合核函数稀疏贝叶斯学习方法的暂态稳定评估模型,并利用粒子群优化算法对组合核函数的各参
【机 构】
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中国电力科学研究院,北京100192
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提出了高斯核函数分别与多项式核函数和张量积线性样条核函数进行线性组合的多种组合核函数稀疏贝叶斯学习方法的暂态稳定评估模型,并利用粒子群优化算法对组合核函数的各参数进行优化选择。文中以EPRI36电力系统仿真数据为例子,分别构建单一核函数和组合核函数稀疏贝叶斯学习方法电力系统暂态稳定评估模型进行仿真分类预测,结果显示基于组合核函数的评估模型的预测精度都优于基于单一核函数的预测模型。
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