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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 2012年第01期

摘要: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

单位:浙江金华职业技术学院信息工程系 金华321004 浙江师范大学信息系 金华321004

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电力系统及其自动化学报

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