最大信息系数(Maximum information coefficient,MIC)可以对变量间的线性和非线性关系,以及非函数依赖关系进行有效度量.本文首先根据最大信息系数理论,提出了一种评价各维特征间以及每维特征与类别间相关性的度量标准,然后提出了基于...最大信息系数(Maximum information coefficient,MIC)可以对变量间的线性和非线性关系,以及非函数依赖关系进行有效度量.本文首先根据最大信息系数理论,提出了一种评价各维特征间以及每维特征与类别间相关性的度量标准,然后提出了基于新度量标准的近似马尔科夫毯特征选择方法,删除冗余特征.在此基础上提出了基于特征排序和近似马尔科夫毯的两阶段特征选择方法,分别对特征的相关性和冗余性进行分析,选择有效的特征子集.在UCI和ASU上的多个公开数据集上的对比实验表明,本文提出的方法总体优于快速相关滤波(Fast correlation-based filter,FCBF)方法,与Relief F,FAST,Lasso和RFS方法相比也具有优势.展开更多
为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方...为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。展开更多
文摘相关性分析因其能快速发现数据间潜在的关系而变得越来越重要了.在现实生活中,人们经常要分析多变量间的相关性大小.鉴于此,提出一种能够度量多变量间相关关系的度量方法——多变量间的最大互信息系数(Multi-variable Maximal Mutual Information Coefficient, Mv_MMIC),该方法能够探测多变量间广泛的相关关系,这里的广泛相关关系包括线性和非线性的函数型关系,甚至所有的函数型关系.首先利用最大互信息系数MIC (Mutual Information Coefficient)构建最大互信息系数矩阵,然后基于矩阵的特征分解原理,利用最大互信息系数矩阵的特征值构建出度量多变量间相关关系的度量方法,把度量两个随机变量间的相关关系的方法MIC巧妙地从两纬度的度量准则推广到度量多变量间的相关性的多维度度量准则中,最后通过实验证明:多变量间的最大互信息系数Mv_MMIC保留了MIC的通用性和公平性的优点,具有一定的理论研究和实际应用价值.
文摘为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网络(multi-hierachy gated long shortterm memory,MHG-LSTM)相结合,提出一种新型短期电价预测方法。该方法首先对备选序列与预测电价序列做MIC相关性分析,在此基础上筛选备选序列并经小波变换合成神经网络输入序列,有效增加了输入中与预测电价相关的信息密度;其次,对传统LSTM进行创新性改进,提出用两级遗忘门和输入门替换传统的一级门控机构的MHG-LSTM模型,提高了神经网络选择和提取高频电价序列特征的能力。在PJM市场日前电价数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法的预测误差仅为4.506%,相比已有预测方法有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。
