基于机器学习的电力系统故障分类预测模型.zip
故障数据由simulink仿真得出，包含acb三相接地等11种故障，故障分类的任务是使用 Python 和 scikit-learn 中的监督式学习算法来实现的。比较使用三种常用的分类算法-决策树(DT) ，k 最近邻(KNN) ，支持向量机(SVM)。对于生成的数据集，支持向量机性能优异，测试准确率达到91.6% 。该预测模型将使系统更加智能化，从而提供可靠的电源。
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