[发明专利]一种基于无监督机器学习算法的极值预测方法有效
| 申请号： | 202110886366.3 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113554183B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 戴宝锐;李奇 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于无监督机器学习算法的极值预测方法，属于数理统计技术领域。本发明是为了解决现有的极值预测方法对于不满足独立同分布(IID)假设的数据集预测精度较低的问题。本方法包括：构建基于广义极值混合模型(GEVMM)的聚类算法；采用构建的聚类算法对区块最大值样本集进行聚类；采用聚类效果评价指标选择最佳聚类簇数；根据最佳聚类簇数对应的GEVMM的概率累积分布函数(CDF)进行未来一段时间内的极值预测。本发明所述技术方案操作方便，应用场景广阔，能够提高具有混合分布特征的数据集的极值预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 机器 学习 算法 极值 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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