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一种基于混合聚类和支持向量机的用电数据分类算法
1
作者
徐增敏
赖勇
李文彬
《长沙理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2006年第2期64-68,共5页
用电数据分类是判断线路电量是否异常的重要方法.由于计量监测终端获得线路上的实时数据存在不明显的差别,而且目前尚未有较好的算法来区分这种差别,因此,针对用电管理过程中的不可预知性,根据线路上实时用电数据的特点,提出了首先利用...
用电数据分类是判断线路电量是否异常的重要方法.由于计量监测终端获得线路上的实时数据存在不明显的差别,而且目前尚未有较好的算法来区分这种差别,因此,针对用电管理过程中的不可预知性,根据线路上实时用电数据的特点,提出了首先利用聚类算法对电量数据进行预处理,然后使用支持向量机进一步优化分类结果的算法.计算结果表明,该算法提高了用电数据分类的准确性,降低了训练的复杂度.
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关键词
用电管理
支持向量机
混合聚类
模糊推理
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职称材料
题名
一种基于混合聚类和支持向量机的用电数据分类算法
1
作者
徐增敏
赖勇
李文彬
机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
内江
电业局
信息中心
出处
《长沙理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2006年第2期64-68,共5页
基金
湖南省自然科学基金资助项目(03JJY3102)
文摘
用电数据分类是判断线路电量是否异常的重要方法.由于计量监测终端获得线路上的实时数据存在不明显的差别,而且目前尚未有较好的算法来区分这种差别,因此,针对用电管理过程中的不可预知性,根据线路上实时用电数据的特点,提出了首先利用聚类算法对电量数据进行预处理,然后使用支持向量机进一步优化分类结果的算法.计算结果表明,该算法提高了用电数据分类的准确性,降低了训练的复杂度.
关键词
用电管理
支持向量机
混合聚类
模糊推理
Keywords
electro-management
support vector machine
mixed cluster
fuzzy inference
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于混合聚类和支持向量机的用电数据分类算法
徐增敏
赖勇
李文彬
《长沙理工大学学报(自然科学版)》
CAS
2006
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