14、地理加权回归树的学习与跨时间迁移

地理加权回归树的学习与跨时间迁移

1. 地理加权回归树迁移

在空间回归关系中,设 $\tau$ 为空间回归关系,$f_{q - w}, f_{q - w + 1}, \cdots, f_q$ 是在源时间点 $t_{q - w}, t_{q - w + 1}, \cdots, t_q$ 为任务学习的一系列 $w$ 个函数(这里是地理加权回归树),$D_{q + 1}$ 是任务的目标域,对应时间点 $t_{q + 1}$。时间点 $t_{q + 1}$ 收集的数据的未知响应值可由未知的目标预测函数 $f_{q + 1}$ 预测。目标是通过将源树迁移到目标时间 $t_{q + 1}$ 的一组标记关键观测值上,来获得 $f_{q + 1}$ 的定义。用 $K_{q + 1}$ 表示 $t_{q + 1}$ 中标记的目标键集,$T_{q + 1}$ 表示未标记的非关键观测集。

计算一个新的数据集 $K’$,它为 $K_{q + 1}$ 中的每个关键观测包含一个元组。$K’$ 的属性表示 $f_{q - w}, f_{q - w + 1}, \cdots, f_q$ 为 $K$ 中每个关键观测预测的响应、空间维度坐标 $U$ 和 $V$ 以及为该关键观测收集的真实响应值。$K’$ 现在用作新回归任务 $\tau’(Y, Y_{q - w}, Y_{q - w + 1}, \cdots, Y_q, U, V)$ 的训练数据集,该任务旨在学习目标预测函数 $f_{q + 1}$。

通过迁移学习过程学习 $f_{q + 1}$ 有两种替代解决方案:
- 经典逐步最小二乘回归(LSR)方法 :使用准确性来确定迁移的突出变量(过去树的响应),并输出这些变

内容概要:本文详细介绍了900W或1Kw,20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。首先阐述了项目背景,强调了充电机在电动汽车和可再生能源领域的重要地位。接着深入探讨了硬件设计方面,包括PCB设计、磁性器件的选择及其对高功率因数的影响。随后介绍了软件实现,特别是程序代码中关键的保护功能如过流保护的具体实现方法。此外,文中还提到了充电机所具备的各种保护机制,如短路保护、欠压保护、电池反接保护、过流保护和过温度保护,确保设备的安全性和可靠性。通讯功能方面,支持RS232隔离通讯,采用自定义协议实现远程监控和控制。最后讨论了散热设计的重要性,以及为满足量产需求所做的准备工作,包括提供详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件。 适合人群:从事电力电子产品研发的技术人员,尤其是关注电动汽车充电解决方案的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要高效、可靠充电解决方案的企业和个人开发者,旨在帮助他们快速理解和应用双管正激充电机的设计理念和技术要点,从而加速产品开发进程。 其他说明:本文不仅涵盖了理论知识,还包括具体的工程实践案例,对于想要深入了解充电机内部构造和工作原理的人来说是非常有价值的参考资料。
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