河北省自然科学基金(F2007001042)
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 相关作者：李元诚胡祥郑雪峰夏红科更多>>
- 相关机构：华北电力大学北京信息科技大学北京科技大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 面向大规模样本的核心向量回归电力负荷快速预测方法被引量：12
- 2010年
- 将适用于解决大规模样本训练问题的核心向量回归(corevector regression,CVR)方法引入到电力负荷预测中,并采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)方法对CVR的模型参数进行寻优,从而提出了一种基于PSO-CVR的负荷预测新模型。构造大规模负荷训练样本,研究对样本负荷产生影响的因素,从而确定样本集的构造。通过用PSO对CVR的模型参数进行优化,得到优化后的CVR预测模型,循环构造预测样本并进行连续预测。算例分析结果表明,在相同时耗下,所提出的优化CVR预测模型能够通过训练更大规模的样本得到比支持向量回归(support vector regression,SVR)方法更高的预测精度。
- 李元诚刘克文
- 关键词：负荷预测粒子群优化
- 基于Stacking方法的多策略本体映射被引量：2
- 2009年
- 将概念相似度的计算问题看做分类问题,提出一种基于Stacking方法的多策略本体映射框架;利用Stacking方法组合多种概念相似度算法,进而提出基于Widrow-Hoff理论的元数据分类算法LMSMC。该框架中,第0层分类器使用各种概念相似度算法对源本体进行分类,第1层分类器使用LMSMC算法对元数据进行分类,从而实现组合多种算法的本体映射。实验表明该方法比单独使用相似度算法在查全率、查准率上均有所提高。
- 夏红科郑雪峰胡祥
- 关键词：本体映射概念相似度
