基于非负矩阵分解的相关向量机短期负荷预测模型

• 作者: 卫志农 孙国强 孙永辉 杨争林 高宗和 黄帅栋
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 非负矩阵分解 相关向量机
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: TM
• 字数: 4409字
• 语种: 中文

摘要

针对传统特征提取方法只能抽取样本的代数特征而无法顾及问题实际意义的缺点，提出一种基于非负矩阵分解的相关向量机短期负荷预测模型。通过非负矩阵分解算法对输入样本进行分解，得到非负的低维映射矩阵，将该低维矩阵输入相关向量机进行训练预测。由于此低维矩阵具有非负性质，因而该模型在消除冗余数据、降低维数的同时，保留了原始问题的实际意义。实验结果表明，所提出的方法能有效降低输入变量的维数，预测精度也得到了提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卫志农	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	239	4926	37.0	61.0
2	杨争林		11	442	9.0	11.0
3	孙国强	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	167	3205	29.0	51.0
4	高宗和		18	611	12.0	18.0
5	孙永辉	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	84	1459	18.0	36.0
6	黄帅栋	河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心	2	39	2.0	2.0