期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于特征选择与增量学习的非侵入式电动自行车充电辨识方法 被引量：12
1
作者 施雨松 徐青山 郑建 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期87-94,共8页
为实现从电网侧监测电动自行车违规停放充电行为,减少电动自行车充电火灾事故,在非侵入式负荷识别的基础上,提出一种基于特征选择与增量学习的电动自行车充电辨识方法。首先,根据电动自行车充电实测电流波形,分析负荷特性并列举15种负... 为实现从电网侧监测电动自行车违规停放充电行为,减少电动自行车充电火灾事故,在非侵入式负荷识别的基础上,提出一种基于特征选择与增量学习的电动自行车充电辨识方法。首先,根据电动自行车充电实测电流波形,分析负荷特性并列举15种负荷特征。通过半监督Fisher计分与最大信息系数量度特征辨别度与冗余度,采用贪心搜索算法对特征重要性排序并结合排序与辨识结果选择辨识准确性最高的特征子集。然后,基于一类支持向量机增量学习方法,实现电动自行车负荷辨识与分类器在线学习。最后,通过实测数据进行试验,结果表明文中方法可以对电动自行车充电行为准确辨识,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 特征选择 一类支持向量机 增量学习 非侵入式负荷识别 充电辨识 电动自行车
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部