【摘 要】
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支持向量回归机(support vector regression,SVR)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法。目前已被广泛应用于工业、经济等很多领域,取得了良好的效果。但对于大规模非平
【机 构】
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电站设备状态监测与控制教育部重点实验室(华北电力大学),
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支持向量回归机(support vector regression,SVR)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法。目前已被广泛应用于工业、经济等很多领域,取得了良好的效果。但对于大规模非平稳数据的训练学习,会因为规模较大和样本长度选择的问题,影响到预测结果的精度。为了有效缩减训练样本长度,选择出合适的训练样本,提出基于信息熵的训练样本长度选择方法。该方法利用信息熵对数据的平稳性进行度量,从而选择出最平稳的数据进行学习。该方法不但减少了数据长度、节省了学习时间,同时也提高了预测结果的精度。
Support vector regression (SVR) is a universal machine learning method developed in recent years. At present, it has been widely used in many fields such as industry and economy, and has achieved good results. However, for the training of large-scale non-stationary data, the accuracy of prediction results will be affected by the problems of large scale and sample length selection. In order to reduce the training sample length effectively, a suitable training sample is selected, and a training sample length selection method based on information entropy is proposed. This method uses the entropy of information to measure the data’s stability, and chooses the most stable data to learn. The method not only reduces the data length, saves the learning time, but also improves the accuracy of the prediction result.
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