相关向量机分类方法的应用研究

针对相关向量机在训练数据集较大时模型训练的时间复杂度较高这一问题。结合Michal E.Tipping提出的快速边际似然算法,文中建立了相关向量机算法改进前后的电力系统安全状态评估模型。以IEEE 30节点系统测试为例,采用相同的训练、测试数据和相同的Matlab仿真环境进行仿真。通过对比仿真测试结果,发现改进后的算法在具备高精度和稀疏度的同时大幅缩短了运行时间,有效地解决了当训练的数据集较大时时间复杂度高的问题。