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对随机旋转集成方法提出了一种针对降维问题的改进,得到了新的降维算法框架进行随机变换降维,可以显著减少降维过程中造成的信息损失.采用随机变换降维后,训练监督学习算法时可以获得更高的准确率和更好的泛化性能.通过在模拟数据上进行的实验,证明了使用多重共线性数据进行回归分析时,与传统降维算法相比,经随机变换降维处理后可以保留更多的信息,获得更小的均方误差.对随机变换降维在手写数字识别数据集上的表现进行了研究,证明了与一般性的降维算法相比,随机变换降维在图像分类问题上可以获得更高的准确率. 相似文献
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针对大规模风电并网对电力系统造成的威胁,通过充分考虑储能系统(energy storage system,ESS)与需求响应(de-mand response,DR)之间的有效配合,提出了一种计及ESS和DR的风水火联合电力系统经济调度模型.首先,模型将用电负荷划分为基础负荷及可调节性负荷,充分考虑了DR对可调节性负荷进行的精细化调整,有效地配合ESS装置运行,从而最小化电力系统运行总费用.其次,针对风电出力的不确定性,通过建立鲁棒优化模型确保模型具有可行解.最后,通过划分四种不同场景验证模型的有效性.仿真结果表明,考虑ESS和DR之间的互补特性后,在实现风电出力全额消纳的同时,电力系统有效地降低了运行总费用,减少了火电机组频繁启停,降低了火电机组出力的波动性. 相似文献
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