【摘 要】
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针对在输电线路中因鸟害引起线路故障的问题，研究一类基于Stacking多模型融合算法的害鸟密度预测方法。相较于传统Stacking算法，基于皮尔森系数法选取出差异度较高的随机森林模型、支持向量机模型、长短期记忆神经网络模型和岭回归模型作为Stacking集成算法的基学习器，使得模型更具泛用性。最后，实验证明该方法在准确性和有效性上优于单一算法和传统Stacking算法。
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针对在输电线路中因鸟害引起线路故障的问题，研究一类基于Stacking多模型融合算法的害鸟密度预测方法。相较于传统Stacking算法，基于皮尔森系数法选取出差异度较高的随机森林模型、支持向量机模型、长短期记忆神经网络模型和岭回归模型作为Stacking集成算法的基学习器，使得模型更具泛用性。最后，实验证明该方法在准确性和有效性上优于单一算法和传统Stacking算法。
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