基于支持向量机的非侵入式负荷印记识别模型

李玲娜; 邵子娟; 金垚灯

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基于支持向量机的非侵入式负荷印记识别模型

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基于非侵入式电力负荷检测与分解技术近年来得到广泛推广.选取14个稳态指标作为负荷特征,建立基于支持向量机（SVM）的非侵入式负荷印记识别模型,利用多分类支持向量机（multi-class SVM）的成对分类算法,对负荷印记进行了识别,随机抽取数据进行测试,结果表明方法能够更准确地识别负荷印记,说明所提出的模型和方法具有较高的有效性和正确性.

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来源
《数学的实践与认识》|2019年第20期|200-208|共9页
作者
李玲娜; 邵子娟; 金垚灯;
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作者单位

西南石油大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类负荷分析;自动推理、机器学习;
关键词
负荷印记; 模式识别; 多分类支持向量机; 成对分类算法; RBF核函数;

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