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發(fā)視頻用于暫穩(wěn)預(yù)測(cè)的支持向量機(jī)組合分類(lèi)器及其可信度評(píng)估
2018-01-03 |
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資料介紹
目前，利用數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析的研究，所用數(shù)據(jù)集普遍存在失穩(wěn)樣本少的樣本不均衡問(wèn)題，且挖掘模型的參數(shù)選擇困難，缺乏對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果可信度進(jìn)行評(píng)價(jià)。針對(duì)以上問(wèn)題，文章提出用于暫穩(wěn)預(yù)測(cè)的支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）組合分類(lèi)器及其可信度評(píng)價(jià)方法。首先采用改進(jìn)bootstrap抽樣得到多個(gè)類(lèi)別均衡的數(shù)據(jù)集，利用隨機(jī)特征子空間技術(shù)進(jìn)一步壓縮數(shù)據(jù)集；然后用壓縮后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到多個(gè)SVM分類(lèi)器，各SVM的參數(shù)在經(jīng)驗(yàn)范圍內(nèi)隨機(jī)選取；最后，通過(guò)綜合多個(gè)SVM的概率輸出，得到組合分類(lèi)器的預(yù)測(cè)結(jié)果，并對(duì)結(jié)果可信度進(jìn)行評(píng)價(jià)。通過(guò)算例分析表明，改進(jìn)Bootstrap算法能夠明顯減少對(duì)失穩(wěn)樣本的漏判，所提出的SVM組合分類(lèi)器具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和可信度。
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