有监督机器学习算法在充电设施状态评估中的应用

• 作者: 宋玮琼 李亦非 李蕊 王芳
• 来源期刊: 农村电气化
• 学科: 工学
• 关键词: 充电设施 非车载充电机 机器学习 决策树 运行评估
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 泛在电力物联网专栏
• 页码范围: 21-23
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13882/j.cnki.ncdqh.2019.09.006

摘要

介绍了一种有监督机器学习的典型算法C4.5决策树分类算法,在分析充电设施故障主要原因的基础上,建立了充电设施运行状态模型,评估了模型性能,并根据该模型计算出来的设备状态进行了现场排查,验证了模型的准确性.该方法可以有效提高充电设施运行状态的准确性,避免故障误判,提高了现场故障处理的工作效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蕊		13	35	3.0	5.0
2	王芳		9	10	1.0	3.0
3	宋玮琼		10	23	3.0	4.0
4	李亦非		5	21	3.0	4.0