【摘 要】
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针对传统VPMCD方法在回归预测过程中存在的缺陷,采用支持向量回归代替原方法中的多项式回归模型,解决了原回归方法对高维小样本数据预测精度差的问题。在基于支持向量回归的V
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51677072)
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针对传统VPMCD方法在回归预测过程中存在的缺陷,采用支持向量回归代替原方法中的多项式回归模型,解决了原回归方法对高维小样本数据预测精度差的问题。在基于支持向量回归的VPMCD方法中,首先采集各个不同类型的放电样本,并提取特征向量构成样本集合;其次,通过支持向量回归对训练样本进行训练,建立各放电类型的变量预测模型;然后,利用这些模型对测试样本进行回归预测,得到各样本相应的预测平方和误差;最后,以预测误差平方和最小为依据,识别各放电样本的放电类型。相较于BP神经网络、SVM、传统VPMCD方法,SVR-VP
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