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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于径流场景缩减领域，并具体公开了一种基于改进KernelHerding算法的径流场景缩减方法及系统，其包括：采用最大均值差异来度量保留径流场景集与初始径流场景集之间的分布差异；采用KernelHerding算法对保留径流场景集与初始径流场景集之间的分布差异进行最小化迭代求解，且在迭代过程中取第p次迭代的步长为2p+1；求解得到保留径流场景集与初始径流场景集之间的分布差异最小时对应的保留径流场景集，完成对初始径流场景集的场景缩减。本发明可实现准确、可靠、通用的径流场景缩，进一步提高径流场景缩减的效率及精度。
主权项：1.一种基于改进KernelHerding算法的径流场景缩减方法，其特征在于，包括如下步骤：采用广义最大均值差异α-MMD来度量保留径流场景集与初始径流场景集之间的分布差异 采用KernelHerding算法对保留径流场景集与初始径流场景集之间的分布差异进行最小化迭代求解，且在迭代过程中取第p次迭代的步长为2p+1；具体包括如下步骤：根据分布差异推导得到迭代公式： 其中，m为保留径流场景集中的场景总数，p∈{1,2,…,m}，n为初始径流场景集中的场景总数，表示除去已保留场景集的初始径流场景集；xi、xl为初始径流场景集中的第i个、第l个径流场景，xj为保留的径流场景集合中的第j个径流场景；为迭代函数；为前p次、前p+1次迭代后保留的径流场景集合；ip+1为根据保留的第p+1个径流场景的索引；为根据保留的第p+1个径流场景；k为正定的径向核函数；α为控制参数；基于上述迭代公式进行最小化过程迭代，将初始径流场景集Xn作为输入，包括如下步骤：1初始时令p＝1，步长β1＝1,S0＝0,2对于任意Xi∈Xn，计算3计算保留场景ip： 4对于任意更新过程核变量Spxi： 5步长βp＝2p+1；每选择一个保留场景，将其从初始径流场景集中删除；6重复步骤3～5，直至保留场景数量达到缩减场景规模m，输出保留径流场景集从而求解得到保留径流场景集与初始径流场景集之间的分布差异最小时对应的保留径流场景集，完成对初始径流场景集的场景缩减。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于改进Kernel Herding算法的径流场景缩减方法及系统
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