【摘 要】
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由于传统偏互信息(PMI)法利用条件期望计算回归值时计算误差较大,会对筛选正确率产生不利影响,将插值法应用于回归值的计算,提出了改进偏互信息(IPMI)法并利用Benchmark验证
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院新能源电力系统国家重点实验室; 海南电力技术研究院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS69,2016MS47);中国南方电网公司科技资助项目(073000KK51140001)
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由于传统偏互信息(PMI)法利用条件期望计算回归值时计算误差较大,会对筛选正确率产生不利影响,将插值法应用于回归值的计算,提出了改进偏互信息(IPMI)法并利用Benchmark验证方法的有效性.将IPMI法应用于火电厂SCR脱硝系统,选取出最优变量集作为支持向量机(SVM)模型的输入,并利用现场历史数据建立了IPMI-SVM模型,将其与传统SVM方法进行了对比.结果表明:IPMI-SVM模型具有较高的预测精度,IPMI法可有效提高模型的泛化能力和鲁棒性,降低了模型复杂度.
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