支持向量机及在电力系统中的应用

• 作者: 胡国胜
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 多分类算法 电力系统 故障诊断 负荷预测
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 电网运行与安全
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 5100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2007.04.026

摘要

支持向量机是20世纪60年代开始研究,在90年代得到快速发展的机器学习技术.为了系统地归纳统计学习理论与支持向量机的基本思想和算法,总结目前该领域的最新研究成果.通过对7种多分类支持向量机训练算法进行深入分析,得出其各算法的优、缺点,还归纳了支持向量机在故障预测和识别、电力系统等方面的应用,特别在电力系统暂态稳定评估与分析、电机故障诊断、高压输电线路故障诊断和定位、双凸极永磁发电机非线性模型、火焰监测以及电力系统负荷预测等方面的成功应用.研究表明,支持向量机克服了传统神经网络算法的局部最优、收敛难以控制、结构设计困难等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡国胜	安庆师范学院计算机与信息学院	6	34	3.0	5.0