基于最优鸟巢算法的大型火电系统短路定位

• 作者: 杨韶华 赵敏
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 短路 距离聚类算法 最小二乘支持向量机 时间序列
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 188-190
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 2339字
• 语种: 中文

摘要

采集大型火电系统短路数据，并将其转换成为时间序列数据，然后将时间序列数据输入到最小二乘支持分类集中进行训练，训练过程中引入最小二乘支持向量机对布谷鸟算法进行优化，用改进的布谷鸟算法对火电系统的短路位置数据进行距离聚类，从而预测出火电系统的短路地点。仿真结果表明本文算法能更加准确的预测了大型火电系统短路位置的变化态势，提高了大型火电系统短路位置的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵敏	平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院	18	34	4.0	5.0
2	杨韶华	平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院	18	37	3.0	5.0