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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。
2022-01-01 14:10:32
652KB
电力系统故障分类
simulink电力系统故障仿真
svm
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