[发明专利]基于广义最大相关熵准则的核极限学习机售电量预测方法有效
| 申请号： | 202011298516.0 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112435054B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 段建东;方帅;田璇;马文涛;侯泽权;安琳 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0202 | 分类号： | G06Q30/0202;G06Q50/06;G06N3/0499;G06N3/0985;G06N20/10 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王敏强 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明方法公开了基于广义最大相关熵准则的核极限学习机售电量预测方法：对历史日用电量的异常数据进行修正、构建训练样本集，利用皮尔逊相关系数选定模型输入、选用核极限学习机模型对日用电量进行预测，针对售电量预测误差的非高斯特征，使用广义最大相关熵准则作为预测模型的代价函数、引入在线序列学习使模型可以进行滚动预测、引入K‑折交叉验证与网格寻优对广义最大相关熵核极限学习机模型的关键参数σ、λ、α进行优化、用广义最大相关熵核极限学习机预测模型对售电量进行预测，得到预测结果。本售电量预测方法与现有的方法相比，在离群值大且非高斯的情况下也具有好的性能，能更好的对非高斯非线性数据进行预测，预测效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 广义 最大 相关 准则 极限 学习机 电量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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