利用遗传支持向量机进行电压暂降信号识别

• 作者: 吕干云 朱苏航
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电压暂降信号 遗传算法 支持向量机 特征选取 识别
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 84-87
• 分类号: TM711
• 字数: 3151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2012.01.015

摘要

针对传统电力信号识别算法中特征选取的随意性,提出了一种基于遗传支持向量机(GA-SVM)的电压暂降信号识别方法.首先通过S变换时频分析法提取该信号识别需要的可能特征集,然后利用遗传算法的全局搜索特性得到优秀特征,最后通过多分类支持向量机实现暂降信号识别并验证选取特征的有效性.仿真结果证明,该方法能快速、有效识别出电压暂降信号类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕干云	浙江师范大学信息系	28	356	9.0	18.0
2	朱苏航	浙江金华职业技术学院信息工程系	6	37	3.0	6.0