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文档简介

1、2016“”A hybrid short-term load forecasting with a new input selection framework“”文章核心方法“” 小波变换原理“” 小波变换原理关于小波有两种典型的概念：连续小波变换，离散小波变换 连续小波变换定义为 可见，连续小波变换的结果可以表示为平移因子a和伸缩因子b的函数RbabadtttxttxbaCWTf)()()(),(),(*,dtabtatxdtttxttxbaCWTfRRbaba)()()()()(),(),(21,“” 小波变换原理 连续小波变换实现过程首先选择一个小波基函数，固定一个尺度因子，将它与信号的

2、初始段进行比较 ；通过CWT的计算公式计算小波系数（反映了当前尺度下的小波与所对应的信号段的相似程度）；改变平移因子，使小波沿时间轴位移，重复上述两个步骤完成一次分析；增加尺度因子，重复上述三个步骤进行第二次分析；循环执行上述四个步骤，直到满足分析要求为止。“” 小波变换原理 离散小波变换DWT（ discrete wavelet transform，DWT ）定义 对尺度参数按幂级数进行离散化处理， 对时间进行均匀离散取值 （要求采样率满足尼奎斯特采样定理）RmmnmdtnttxttxnmDWTx)2()(2)(),(),(2,“”贝叶斯定理贝叶斯分析方法的贝叶斯分析方法的特点特点是是用概率

3、去表示所有形式的不确定用概率去表示所有形式的不确定性，学习或其它形式的推理都用概率规则来实现性，学习或其它形式的推理都用概率规则来实现。贝叶斯贝叶斯学习的结果学习的结果表示为随机变量的概率分布，它可以解表示为随机变量的概率分布，它可以解释为我们对不同可能性的信任程度。释为我们对不同可能性的信任程度。贝叶斯学派的起点是贝叶斯的两项工作：贝叶斯学派的起点是贝叶斯的两项工作：贝叶斯定理贝叶斯定理和和贝贝叶斯假设叶斯假设。贝叶斯定理将事件的贝叶斯定理将事件的先验概率先验概率与与后验概率后验概率联系起来。联系起来。“”贝叶斯定理6.1.2 贝叶斯方法的基本观点贝叶斯方法的基本观点 假定假定随机向量随机向量x，的的联合分布密度联合分布密度是是p( (x, ) )，它它们的们的边际密度边际密度分别为分别为p( (x) )、p( () )。一般情况下设一般情况下设x是是观观测向量测向量， 是是未知参数向量未知参数向量，通过观测向量获得未知，通过观测向量获得未知参数向量的估计，参数向量的估计，贝叶斯定理贝叶斯定理记作：记作：dxpx

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