10.3969/j.issn.1000-386x.2023.03.004
基于多任务支持向量机的能源互联网数据深度融合方法
在多任务环境下,能源互联网数据冗余干扰较强,后期数据处理误差较大,故提出一种基于多任务支持向量机的能源互联网数据深度融合方法.数据层融合接收待融合能源互联网数据后实施数据离散化、矩阵化处理,将处理后数据发送至特征层融合内,特征层融合利用互信息变量选择算法,提取数据分类特征,并将所提取特征作为决策层融合多任务支持向量机输入,多任务支持向量机将支持向量机各数据分组视为子任务,运算过程中需保证全部学习机间全局差异最小化实现子学习机局部最优化,多任务支持向量机实施数据决策级融合后输出最终融合结果.实验结果表明,该方法准确率高于99％,且融合加入10 dB白噪声的能源互联网数据最小均方误差仍低于1％.
多任务、支持向量机、能源、互联网、数据、深度融合
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家电网公司科技项目52182420000A
2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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