自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别

• 作者: 解武杰 谢川
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 过电压识别 支持向量机 输电线路 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（19）
• 所属期刊栏目: 电子技术应用
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TM863
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.19.033

摘要

为了提高过电压识别的准确性，以及加快过电压的识别速度，提出一种自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别方法。首先针对单一特征信息难以获得过电压高识别率的问题，采用时域波形、波头、时频谱的组合特征作为过电压识别特征，然后采用过电压的训练样本对支持向量机进行学习，建立过电压识别的分类器，并引入自适应遗传算法对支持向量机参数进行优化，最后采用具体过电压识别实例进行性能仿真分析。结果表明，该方法的过电压平均识别率达到95%以上，远远超过了实际应用的85%要求，且识别结果要优于其他过电压识别方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	解武杰	空军工程大学航空航天工程学院	30	257	7.0	15.0
2	谢川	空军工程大学航空航天工程学院	33	231	10.0	14.0