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基于损失函数优化支持向量回归机的专用电力工程费用量化研究
被引量:
3
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作者
王良缘
何轩
温步瀛
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2017年第1期78-83,共6页
支持向量机(SVM)已经成熟应用于非线性回归领域,并应用于工程费用量化分析。提出一种基于鲁棒支持向量回归机(RSVR)的量化新模型;通过优化支持向量机的损失函数,增加算法的鲁棒性,建立基于该原理的专用电力工程费用量化模型;并对样本数...
支持向量机(SVM)已经成熟应用于非线性回归领域,并应用于工程费用量化分析。提出一种基于鲁棒支持向量回归机(RSVR)的量化新模型;通过优化支持向量机的损失函数,增加算法的鲁棒性,建立基于该原理的专用电力工程费用量化模型;并对样本数据添加人工噪声,提高样本数据的异常点,测试该模型的鲁棒性;算例分析表明:该文方法预测精度高、计算量小。
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关键词
专用工程费用
损失函数
支持向量机
费用
量化模型
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职称材料
题名
基于损失函数优化支持向量回归机的专用电力工程费用量化研究
被引量:
3
1
作者
王良缘
何轩
温步瀛
机构
国家电网福建省电力有限公司
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2017年第1期78-83,共6页
基金
福建省自然科学基金(2013J01176)
文摘
支持向量机(SVM)已经成熟应用于非线性回归领域,并应用于工程费用量化分析。提出一种基于鲁棒支持向量回归机(RSVR)的量化新模型;通过优化支持向量机的损失函数,增加算法的鲁棒性,建立基于该原理的专用电力工程费用量化模型;并对样本数据添加人工噪声,提高样本数据的异常点,测试该模型的鲁棒性;算例分析表明:该文方法预测精度高、计算量小。
关键词
专用工程费用
损失函数
支持向量机
费用
量化模型
Keywords
special project cost
loss function
support vector machine (SVM)
cost quantilization model
分类号
TM9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于损失函数优化支持向量回归机的专用电力工程费用量化研究
王良缘
何轩
温步瀛
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2017
3
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