最小最大概率回归机在短期风电功率预测中的应用

为了对短期风电功率的预测进行研究,提出了一种基于最大最小概率回归机(MPMR)的预测方法。MPMR方法是将最小最大概率分类机(MPMC)向回归问题的应用推广。该方法仅须假定产生预测模型的数据分布均值与协方差矩阵已知,即能够最大化模型的预测输出位于其真实值边界内的最小概率。验证试验表明,MPMR方法能更好地跟踪风电功率的变化,有效地提高风电功率的预测精度,具有很好的应用前景。

一种入侵检测的分类方法研究

针对传统的入侵检测算法精度低,结果稳定性差的问题,提出了一种基于构造性核函数覆盖聚类和最大化最小概率机器回归方法的入侵检测算法。首先,利用核函数覆盖将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间中,使得样本变得线性可分;然后通过控制错分率实现分类的最大化,并利用最大最小概率机的高维映射泛化特性,实现了不同核函数下的数据多维分类问题。实验结果证明,该算法具有分类准确率高、稳定性好的特点。