为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
报告介绍了一种基于支持向量动态选择的混合方法，其主要目标是建立考虑气象条件和光伏发电季节模式的预测模型，并对训练数据集进行处理后提升模型精度的研究。为了考虑到晴天和多云条件下的天气变化，在训练集中引入了额外的参数，导致数据集大小的增加。所以该方法主要结合了二次型Renyi熵准则和主成分分析(PCA)方法实现预测模型的建立。利用这些压缩后的数据对最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行训练，以预测未来一天的光伏发电能力。