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加权核范数的矩阵恢复正则化算法

简介：在压缩感知、矩阵恢复等研究领域,弹性正则化方法引起了广泛的关注.由于该方法可以避免数据建模时（特别是解决复杂问题时）解出现大的波动,从而被视为解决相关问题的优秀方法之一.针对以上情况,提出基于Schattenp-norm最小化的矩阵恢复的弹性正则化模型,旨在加强解决复杂问题时的解的稳定性并改进矩阵恢复研究领域中基于核范数最小化逼近秩函数这一传统方法的缺陷.同时,为了解决提出的非凸模型,采用交替迭代算法和MM算法求解所提出的模型.实验结果表明,所提出的算法能够有效地恢复测量值较少的矩阵.
标签：矩阵恢复弹性正则化 Schatten p-范数交替迭代算法 MM算法

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Stacking-SVM的短期光伏发电功率预测

简介：短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机（SVM）的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.
标签：光伏发电短期功率预测 Stacking算法 Kmeans算法支持向量机

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