[发明专利]基于遗传算法优化支持向量机多分类器的台区低电压风险识别方法在审
| 申请号： | 201911242809.4 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN111104972A | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 郝思鹏;刘明 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/12;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 刘菊兰 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化支持向量机多分类器的台区低电压风险识别方法，通过对台区低电压的成因分析及公式推导，建立了台区低电压风险识别指标体系，并统计指标数据，将预处理后的指标数据作为输入变量，建立支持向量机模型，并利用遗传算法优化其参数，确定出最优的惩罚参数和核函数参数，使得典型低电压台区数据的训练样本在进行交叉验证方法意义下的准确率达到最高。本发明为供电公司制定相应低电压措施提供了技术支持，满足居民的用电需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 优化 支持 向量 分类 台区低 电压 风险 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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