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基于支持向量机的高速铁路电能质量数据分类方法研究
基于支持向量机的高速铁路电能质量数据分类方法研究
作者:
杨岑玉
王同勋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电能质量
支持向量机
回归特征消去法
特征选择
分类
摘要:
针对电能质量监测系统的海量多特征数据信息,提出采用基于支持向量机的回归特征消去法进行特征选择,综合支持向量机对不同的电能质量特征集的分类正确率选取了最优特征集.以高速铁路电能质量数据为例,利用该方法对有无高铁负荷运行进行了分类研究.实验结果表明,所选出的特征集反映了高铁电能质量特点并具有很好的分类效果,证明了所提方法的可行性,为电能质量数据挖掘分类提供了一种思路和方法.
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文献信息
篇名
基于支持向量机的高速铁路电能质量数据分类方法研究
来源期刊
智能电网
学科
工学
关键词
电能质量
支持向量机
回归特征消去法
特征选择
分类
年,卷(期)
2014,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
34-38
页数
5页
分类号
TP14
字数
3763字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
王同勋
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杨岑玉
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研究主题发展历程
节点文献
电能质量
支持向量机
回归特征消去法
特征选择
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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智能电网
主办单位:
国网智能电网研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
2095-5944
CN:
10-1140/TK
开本:
大16开
出版地:
北京市昌平区未来科技城
邮发代号:
82-910
创刊时间:
2013
语种:
chi
出版文献量(篇)
784
总下载数(次)
5
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