【摘 要】
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针对短期风电功率概率预测,提出一种基于核主成分分析（KPCA）与核最小最大概率回归机（KMPMR）相结合的方法。KPCA方法可对数据进行预处理,在特征空间中有效提取模型输入的非线性主
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51467008)~~
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针对短期风电功率概率预测,提出一种基于核主成分分析（KPCA）与核最小最大概率回归机（KMPMR）相结合的方法。KPCA方法可对数据进行预处理,在特征空间中有效提取模型输入的非线性主元;KMPMR方法在仅需假定产生预测模型的数据分布的均值与协方差矩阵已知时,将最小最大概率分类机（KMPMC）的分类超平面看作预测模型的输出,可最大化模型的输出位于其真实值边界内的最小概率。实验结果表明,所提方法在预测精度上优于现有的预测方法,并能提供预测误差的分布范围。
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