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利用遗传支持向量机进行电压暂降信号识别
被引量:
6
1
作者
朱苏航
吕干云
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2012年第1期84-87,共4页
针对传统电力信号识别算法中特征选取的随意性,提出了一种基于遗传支持向量机(GA-SVM)的电压暂降信号识别方法。首先通过S变换时频分析法提取该信号识别需要的可能特征集,然后利用遗传算法的全局搜索特性得到优秀特征,最后通过多分类支...
针对传统电力信号识别算法中特征选取的随意性,提出了一种基于遗传支持向量机(GA-SVM)的电压暂降信号识别方法。首先通过S变换时频分析法提取该信号识别需要的可能特征集,然后利用遗传算法的全局搜索特性得到优秀特征,最后通过多分类支持向量机实现暂降信号识别并验证选取特征的有效性。仿真结果证明,该方法能快速、有效识别出电压暂降信号类型。
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关键词
电压暂降信号
遗传算法
支持向量机
特征选取
识别
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职称材料
题名
利用遗传支持向量机进行电压暂降信号识别
被引量:
6
1
作者
朱苏航
吕干云
机构
浙江金华职业技术学院信息工程系
浙江师范大学信息系
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2012年第1期84-87,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51107120)
浙江省自然科学基金资助项目(Y1090182)
浙江省教育厅科研项目(Y201120550)
文摘
针对传统电力信号识别算法中特征选取的随意性,提出了一种基于遗传支持向量机(GA-SVM)的电压暂降信号识别方法。首先通过S变换时频分析法提取该信号识别需要的可能特征集,然后利用遗传算法的全局搜索特性得到优秀特征,最后通过多分类支持向量机实现暂降信号识别并验证选取特征的有效性。仿真结果证明,该方法能快速、有效识别出电压暂降信号类型。
关键词
电压暂降信号
遗传算法
支持向量机
特征选取
识别
Keywords
voltage sag signal
genetic algorithm
support vector machine
feature selection
identification
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用遗传支持向量机进行电压暂降信号识别
朱苏航
吕干云
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2012
6
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