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1.
开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献
2.
3.
随着风电并入电网渗透率的提高,其出力波动性会危及电力系统的安全稳定运行,混合储能装置的使用能很好地平抑风电并网的波动,改善电网的运行能力。为符合国家并网的标准,文章提出了混合储能控制策略。首先,运用指数平滑法滤除风电出力的高频分量得到并网功率;其次,采用自适应噪声的完整集合经验模态分解,将风电波动功率按频率高低依次划分为不同的固有模态分量,计算相邻固有模态分量的互信息来分离高频和低频分量,并分别由电池和超级电容承担低频、高频分量;为了消除荷电状态越限的问题,采用自适应调整分界点实现储能内部协调优化运行。算例结果表明,文章所提出的控制策略具有一定的适用性,能确保储能装置运行在安全荷电状态,延长其运行寿命。 相似文献
4.
滚动轴承故障预测和健康管理(PHM)方法可以提取大量的故障特征数据,这些数据虽然有很大的潜在价值,但也存在高维、高冗余性的特点,难以直接分析和利用。因此,针对轴承故障特征数据的特点,以去除数据冗余性、筛选敏感特征为目的,提出两阶段特征选择算法。该方法的第1阶段采用拉普拉斯得分(LS)对原始特征按局部保持能力进行排序,利用互信息聚类算法删除特征集中的冗余特征。第2阶段采用多变量模式识别中的马田系统(MTS)方法对剩余特征进行综合评价,挖掘对故障分类更有效的特征。轴承退化仿真试验数据验证结果表明,提出的两阶段特征选择算法可以有效地去除冗余度、提高故障监测准确率,可以有效的运用到滚动轴承的初期故障检测中。 相似文献
5.
6.
为使用最少的特征实现管道电耗的精准预测,建立基于K近邻互信息估计的BPNN模型来预测管道电耗.利用管道输送理论公式扩充原始数据集,利用K近邻互信息估计提取强相关性特征,将提取出的特征喂入BPNN来建立原油管道电耗预测模型,最后对比利用不同输入特征建立的模型的预测精度.研究结果表明:利用K近邻互信息估计能够选出多个与电耗相关的重要特征;利用相关性最强的前5个特征建立的BPNN预测模型时,模型的平均绝对百分比误差比利用单个特征建模时降低了39.28%,达到5.79%;该模型平均训练时间也比利用全部特征建模时缩短22.49%.证明K近邻互信息估计能够提取管道电耗的相关特征,与BPNN结合后能够实现管道电耗的准确预测. 相似文献
7.
由于传统的k近邻故障监测不考虑过程的局部信息,只建立一个全局模型,因此提出一种基于互信息的多块k近邻故障监测方法。首先,考虑建模数据的非线性和非高斯等特性,基于变量间的互信息进行子块构建;然后,利用k近邻方法对每个子块进行建模与监测,子块中的k近邻模型反映了更多的过程局部特征;最后,将所有子块的监测结果通过贝叶斯推断方法进行融合,并采用基于马氏距离的故障诊断方法辨识故障源。通过对田纳西-伊斯曼过程和高炉炼铁过程中的应用仿真,监测结果表明所提方法的可行性和有效性。 相似文献
8.
9.
针对火电厂选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)烟气脱硝系统机理复杂,工况变化时呈现的不确定性、强扰动等特点,提出了一种基于互信息和PID神经网络的SCR烟气脱硝扰动补偿控制方法。利用PID前向神经网络的学习性能逼近被控对象的逆构成扰动观测器对系统进行反馈补偿,以达到超前消除系统扰动的目的。选取观测扰动和系统扰动的互信息为目标函数,采用改进的帝国竞争算法实现PID神经网络权值的优化调整。设计鲁棒PID控制器来进一步克服被控对象存在的不确定性。仿真实验表明,该方法具有突出的抗干扰能力和较好的鲁棒性,控制品质优于常规的PID控制。 相似文献
10.
为实现电网调度对大规模风电场和光伏站的监控和调度,需要进行新能源区域功率预测。提出了一种基于子区域划分和统计升尺度的区域功率预测算法,通过浙江区域9个风电场和16个光伏站2016年4-9月的历史数据,对比了6种不同的组合方案,发现利用互信息理论,基于最大相关–最小冗余原则累加选取4个代表站点或者直接选取9个代表站点,采用布谷鸟搜索算法训练得到各个代表站点的权重,升尺度得到区域功率预测误差较低,月均方根误差(RMSE)分别为8.51%和7.64%。说明在夏季风盛行时,在浙江区域采用互信息为指标,基于最大相关–最小冗余的原则选取代表站点后,再采用布谷鸟搜索算法得到子区域功率预测值,累加各子区域功率预测结果为最终的区域功率预测结果最优。 相似文献