【摘 要】
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提出一种基于ReliefF算法的时频联合特征及随机森林的配电网电缆故障识别方法.针对零序电压,从时域和频域构造23个故障敏感特征,采用ReliefF算法进行特征选择,得到最具分类能
【机 构】
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国电南瑞南京控制系统有限公司,东南大学电气工程学院
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提出一种基于ReliefF算法的时频联合特征及随机森林的配电网电缆故障识别方法.针对零序电压,从时域和频域构造23个故障敏感特征,采用ReliefF算法进行特征选择,得到最具分类能力的特征子集.将特征子集作为基于随机森林的输入进行训练,得到最终的分类模型,实现了电缆故障类型识别.所提方法与基于单一特征的方法相比,能够更加充分地挖据数据潜力,同时由于采用ReliefF算法筛除了无关特征,提高了算法效率.最后采用Matlab软件进行仿真,并与决策树、KNN、SVM等算法进行比较,仿真结果验证了所提方法的可行性
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