摘要：为了解决工业过程受本身结构特征、外界因素等影响而存在严重的非线性和时变性等问题,本文提出了一种基于输入输出综合性相似度指标的即时学习高斯过程软测量建模方法。在该方法中,将样本数据进行归一化处理,首先利用传统的基于距离和角度的相似度指标分别对样本输入输出变量进行相似度计算,进而对相似度进行综合,最后选择出最终的相关样本集,建立高斯过程回归软测量模型,将所提基于输入输出相似度指标的即时学习高斯工程软测量模型应用于城市日用电量数据的预测。研究结果表明,所提出的软测量建模方法可以实现对日用电量数据的高精度预测且预测结果具有较小的误差。因此可表明该方法可在电量预测中具有一定的应用可靠性,可以在电力市场预测分析中得到广泛的应用。
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