针对电力传输路由线路故障类参数多识别率不高等问题,利用提取故障特征向量和支持向量机结合的算法识别线路故障类型.提取故障线路特征向量,采集变化量的有效值,计算突变量所占三相突变量有效值总和的比例系数,将比例系数与零序电流判别系数结合构造故障特征向量.训练支持向量机以测试集特征向量作为输入,利用训练好的支持向量机判别分类,实现故障类型识别.实验表明,提出算法可克服多重困难针对输电线路十种类型故障进行学习并识别,并保证精度和效率.
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粒子群算法优化支持向量机,优化过后很好用,准确率很明显
2022-10-20 15:38:07 11KB PSO-SVM 优化算法 支持向量机
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卷积神经网络与支持向量机结合的python代码
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