基于ANP-SVM算法的智能变电站过程层网络故障分类

• 作者: 娄季朝 张开延 潘杨
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 智能变电站 网络故障 故障诊断 抗噪声处理(ANP) 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 信息系统
• 页码范围: 72-77,103
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.07.013

摘要

针对现有的智能变电站过程层网络故障分类所面临的效率低下、数据集噪音等问题,提出一种基于ANP-SVM的过程层网络故障分类算法.该算法首先利用改进的分离间隔法对SVM进行核参数以及误差参数的优化选取,然后将经过抗噪声处理的样本数据输入优化后的SVM,从而使得分类更加精确、高效.实验结果表明,本算法在过程层网络故障分类中具有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘杨		4	5	1.0	2.0
2	张开延		1	0	0.0	0.0
6	娄季朝	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0