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基于支持向量机的非侵入式负荷印记识别模型 被引量:4
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作者 李玲娜 邵子娟 金垚灯 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第20期200-208,共9页
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... 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. 展开更多
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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