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用于暂稳预测的支持向量机组合分类器及其可信度评估

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.80 MB | 2018-01-03

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　　目前，利用数据挖掘方法进行电力系统暂态稳定分析的研究，所用数据集普遍存在失稳样本少的样本不均衡问题，且挖掘模型的参数选择困难，缺乏对预测结果可信度进行评价。针对以上问题，文章提出用于暂稳预测的支持向量机（support vector machine，SVM）组合分类器及其可信度评价方法。首先采用改进bootstrap抽样得到多个类别均衡的数据集，利用随机特征子空间技术进一步压缩数据集；然后用压缩后的数据训练得到多个SVM分类器，各SVM的参数在经验范围内随机选取；最后，通过综合多个SVM的概率输出，得到组合分类器的预测结果，并对结果可信度进行评价。通过算例分析表明，改进Bootstrap算法能够明显减少对失稳样本的漏判，所提出的SVM组合分类器具有较高的预测准确度和可信度。

用于暂稳预测的支持向量机组合分类器及其可信度评估

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