基于融合特征值提取的配电网工程数据分析算法

作     者：殷敏 方天睿 施晓敏 YIN Min;FANG Tianrui;SHI Xiaomin

作者机构：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院安徽合肥230601 

基　　金：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院项目(B11209220008) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2024年第32卷第20期

页      码：98-102页

摘      要：针对现有算法对配电网工程数据预测精度较低的问题,文中对数据特征融合与多元数据分析模型进行了研究。为了消除原始配电网数据仓库中的噪声并降低冗余度,引入了一种主成分分析算法(PCA)。该方法将原本相关的特征重新组合为互不相关的特征,以缩短后续数据分析的时间开销,从而避免了维数灾难。在进行造价预测时,利用特征融合后的实际工程数据对回声状态网络(ESN)加以训练,且在网络中加入了一种储备池结构来替代传统神经网络中的神经元,进而提升了网络的收敛速度。仿真结果表明,所提模型可以在降低数据维度的同时,全面地表征配电网工程的特性。且该算法对配网工程造价数据的预测精度较现有主流算法也有显著提升,与BP神经网络相比,其NMSE和MAPE分别提升了19.60%与2.76%。

主 题 词：PCA ESN 特征融合 数据降维 造价预测 

学科分类：11[军事学] 1105[1105] 0839[0839] 08[工学] 0835[0835] 110505[110505] 110503[110503] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2024.20.020

馆 藏 号：203143768...