基于马尔科夫过程的电力企业市场竞争预测

在经济预测的方法中,马尔科夫过程预测技术不需要连续不断的历史数据,只需要近期的资料就可以预测未来。许多经济和社会现象中的动态系统问题,都可采用马尔科夫过程来描述。因此,它的应用较为广泛。针对电力企业的自身特点,利用马尔科夫过程建立了市场占有率的马尔科夫过程预测模型,给出了模型的应用,可以为发电企业参与电力市场竞争提供必要的决策依据。

分级聚类支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用

在两类支持向量机的基础上,综合分级聚类和决策树的思想构造多类支持向量机,从而简化了分类器结构,减少了分类器数量,避免了拒绝分类区的出现,并加快了训练和识别速度。在小样本情况下对多类汽轮发电机组故障进行了诊断研究,结果表明该方法能够正确地对故障进行识别。