【摘 要】
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等核学习方法是解决非线性问题的一种有效方法,在短期风电功率预测中已有成功的应用。多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)作为一种的新型核学习方法,通过核权值系数将具有不同特性的核函数进行组合,其核权值系数使得核函数的选择问题转化为核权值系数的分布问题,且核权值系数的稀疏性能增强决策函数可解释性,其不同核函
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等核学习方法是解决非线性问题的一种有效方法,在短期风电功率预测中已有成功的应用。多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)作为一种的新型核学习方法,通过核权值系数将具有不同特性的核函数进行组合,其核权值系数使得核函数的选择问题转化为核权值系数的分布问题,且核权值系数的稀疏性能增强决策函数可解释性,其不同核函数组合形成的再生希尔伯特空间使模型具有更强的泛化能力与鲁棒性。为了进一步提高短期风电功率预测模型的性能,
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