CAJ | 학술논문

为了提高相关向量机的回归预测的准确率,本文提出了一种改进的相关向量机算法.该算法从相关向量机的核函数角度出发,将实际中大部分噪声属于正态分布这一个特性引入到核函数中,并在其基础上加入了幅度调节因子,实现了对核函数的改进.为了进一步提高电能质量扰动分类性能,将改进的相关向量机应用于电能质量扰动分类.首先,采用小波变换对电能质量信号进行分解,将分解后得到的各层小波系数能量所占的比例值作为特征量,然后,用改进后的相关向量机对特征量进行分类,进而实现基于小波变换和改进的相关向量机的电能质量扰动分类.实验结果表明,该方法能够对各种电能质量扰动信号进行分类,并且其分类准确率优于支持向量机和未改进前的相关向量机等其他分类方法.
위료제고상관향량궤적회귀예측적준학솔,본문제출료일충개진적상관향량궤산법.해산법종상관향량궤적핵함수각도출발,장실제중대부분조성속우정태분포저일개특성인입도핵함수중,병재기기출상가입료폭도조절인자,실현료대핵함수적개진.위료진일보제고전능질량우동분류성능,장개진적상관향량궤응용우전능질량우동분류.수선,채용소파변환대전능질량신호진행분해,장분해후득도적각층소파계수능량소점적비례치작위특정량,연후,용개진후적상관향량궤대특정량진행분류,진이실현기우소파변환화개진적상관향량궤적전능질량우동분류.실험결과표명,해방법능구대각충전능질량우동신호진행분류,병차기분류준학솔우우지지향량궤화미개진전적상관향량궤등기타분류방법.