matlab单相接地故障代码电网 该存储库包含与使用深度神经网络实现的三相交流故障分类相关的文件。 整个项目可以分为三个部分： 从 Simulink 生成数据 训练深度神经网络 模型验证 下面是工作模型的最终结果（binary+multi_class）： 此热图表示故障类别的准确性 + 平均值与用于验证的数据集。 1 数据生成 matlab.ipynb包含使用 MatLab/Simulink 生成数据集的代码 方法：对于每个可能的故障，它在 simulink 中触发 10 次仿真。 每个模拟都有故障发生的随机时间范围。 仿真数据存储为名称为 .csv 的文件。 总共使用了 3 种标记方法。 通过单个阈值标记 按阈值范围标记 使用 KMeans 聚类进行标注 所有包含数据的文件夹都有一个文件dataset_merge.ipynb ，它结合了所有模拟数据并创建了两个数据集，一个用于二元分类器，一个用于多类分类器。 2 模型训练 使用 Tensorflow+Keras 实现带有 LSTM 的深度神经网络用于分类任务。 包含用于模型训练和绘图的代码。 训练了两个分类器： 二元分类器将数据分为两