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最优高斯核多误差信息梯度算法及其在电厂建模中的应用
1
作者
邱奕武
景绍学
《办公自动化》
2021年第7期10-12,25,共4页
传统的信息梯度算法虽具有计算量小的优点,但收敛速度较慢。为加速算法收敛,提出一种多误差信息梯度算法。该算法将信息梯度中使用的标量误差更换为多个误差组成的误差向量,使得收敛速度大为加快;同时,为获得更准确的误差概率密度函数,...
传统的信息梯度算法虽具有计算量小的优点,但收敛速度较慢。为加速算法收敛,提出一种多误差信息梯度算法。该算法将信息梯度中使用的标量误差更换为多个误差组成的误差向量,使得收敛速度大为加快;同时,为获得更准确的误差概率密度函数,引入最优高斯核宽度。数值仿真和案例建模表明了算法的有效性。
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关键词
参数辨识
高斯核
核宽
信息梯度
多误差
收敛速度
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职称材料
题名
最优高斯核多误差信息梯度算法及其在电厂建模中的应用
1
作者
邱奕武
景绍学
机构
江苏华能淮阴发电有限公司运行部
淮阴师范学院物理与电子电气工程学院
出处
《办公自动化》
2021年第7期10-12,25,共4页
文摘
传统的信息梯度算法虽具有计算量小的优点,但收敛速度较慢。为加速算法收敛,提出一种多误差信息梯度算法。该算法将信息梯度中使用的标量误差更换为多个误差组成的误差向量,使得收敛速度大为加快;同时,为获得更准确的误差概率密度函数,引入最优高斯核宽度。数值仿真和案例建模表明了算法的有效性。
关键词
参数辨识
高斯核
核宽
信息梯度
多误差
收敛速度
Keywords
parameter identification
gaussion kernel
kernel width
informatiion gradient
multi-error
convergence speed
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM62 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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1
最优高斯核多误差信息梯度算法及其在电厂建模中的应用
邱奕武
景绍学
《办公自动化》
2021
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