【摘 要】
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利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时,输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素.传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题.本文利用信息融合思想
【机 构】
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华北电力大学电力工程系,华北电力调度局
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利用支持向量机(SVM)方法进行暂态稳定判别时,输入特征的选择是影响最终结果的最重要因素.传统启发式和试探式方法不能从根本上解决输入特征选择的问题.本文利用信息融合思想,在构造的具有不同输入特征的多组子分类器的基础上,对子分类器的结果在输出空间再进行信息融合,以提高分类准确率.文中从不同角度启发式的构造了4组不同的输入特征,构成四组弱分类器.以这四组弱分类器为子分类器,再构造一个融合SVM对几种子分类器的结果以回归方式进行融合,作为最终判别结果.IEEE 39-BUS和IEEE145-BUS测试系统上进行
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