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基于Boosting梯度下降理论的时间序列建模方法被引量：9: 2011年; 在预测问题中有很多实际问题具有时间序列特性,如何分析并建立合理的时间序列预测模型具有重要的理论价值与广泛的应用前景.随着对时间序列研究的逐步深入,时间序列预测模型变得越来越复杂,建模过程对设计技巧依赖性越来越强.如何设计一种不依赖于操作者的能力和经验,并且具有良好效果的建模方法呢?本文在集成学习理论的基础上,提出了基于Boosting梯度下降理论的自回归模型集成(AREnsembleLearning,AREL)建模法,从理论上分析并论证了该建模法的有效性.为了避免AREL精确拟合每一个训练样本点,在建模过程中引入了?-不敏感损失函,从而降低随机噪声对时间序列预测模型的影响.进而为了提高AREL对非平稳时间序列的处理能力,提高算法的鲁棒性,防止发生过拟合,降低算法对模型阶次设置的敏感性,提出了基于AREL的加权k近邻(weightedkNN)预报法.通过实例测试,并对结果进行了讨论,验证了所提出的建模法与预报方法的有效性.; 高云龙潘金艳吉国力高峰; 关键词：时间序列 BOOSTING 过拟合

大型用电企业负荷预测校正方法: 大型用电企业负荷主要由企业的生产负荷构成,受企业生产工况影响很大,具有与区域电力系统显著不同的特征。当企业生产过程中发生影响显著的故障或检修时,企业用电负荷会发生异常波动,使企业负荷预测出现明显的偏差。在这些负荷异常波动...; 高峰张川徐晖周佃民翟桥柱管晓宏; 文献传递

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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-06-0828)