融合随机森林和神经网络的电能质量分析算法

提出了一种融合随机森林(RF)和神经网络(NN)的电能质量分析算法.首先利用RF对电能质量信号进行特征提取和降维,然后利用NN对提取的特征进行分类和识别,最后通过实验验证了该算法的有效性,并与其他常用的电能质量分析方法进行了比较.实验结果表明,该算法具有较高的准确率、召回率和F1值,以及较快的运行速度和较低的计算复杂度.