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1.
回转式空气预热器是火力发电机组重要的换热设备。燃料的不完全燃烧以及低负荷或停炉后空预器内气体流速低造成散热条件变差等原因会引起空预器的再燃烧事故。论文利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,分别用两种核函数建立针对三对不同火情的判别模型,超平面参数通过交叉检验的方式确定。实验结果表明,支持向量机具有很好的分类和泛化能力。从两种核函数的ROC曲线可看出对于本问题选用RBF核函数相对于多项式核函数有更高的判别准确率。  相似文献
2.
一种基于机器学习的垃圾邮件智能过滤方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了更好的进行垃圾邮件过滤 ,介绍了NaiveBayes (N B )算法 ,并结合N B 算法和垃圾邮件过滤对N B 算法作了一些改进。之后 ,详细介绍了N B 算法在垃圾邮件智能过滤中的应用和实现 ,同时给出了应用的评估算法和评估结果。实验结果显示 ,把N B 算法应用到垃圾邮件过滤中可以取得很好的效果  相似文献
3.
配电网拓扑结构概念聚类及其在优化规划中的应用   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
聚类分析是一种无监督的机器学习方法。被广泛应用于各研究领域。在城市配电网优化规划的研究中,现有的关于网络拓扑结构分析的一些方法并不适用于配电网优化规划工作,而关于配电网拓扑结构聚类分析的研究更是鲜见报道。基于对配电网结构、运行特点以及优化规划工作实际需要的认知,提出了一种结合模糊逻辑的配电网拓扑结构概念聚类方法,对于推进配电网优化规划问题的研究具有广泛的实际意义。为检验该方法的有效性,在该方法的基础上引入几个简单的概念,构成一个基本的机器学习模块,该模块可以方便地“嵌入”基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法中,以提高原算法的计算性能。并用算例证明了在引入基于配电网拓扑结构概念聚类的机器学习模块后,新型遗传算法具有更高的计算效率和求解质量。  相似文献
4.
基于最小二乘支持向量机的电力系统暂态稳定在线预测   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用最小二乘支持向量机进行在线轨迹预测时,反复的矩阵求逆是影响计算速度的重要因素.该文根据分块矩阵求逆定理对标准算法进行改进,以提高计算速度.为满足实际多机系统稳定预测的要求,引入轨迹聚合技术对多机轨迹进行聚合,进一步减少了计算量.在轨迹降阶的基础上,根据扩展等面积法则(EEAC),通过识别聚合轨迹的动态鞍点来判断轨迹的稳定性.以中国电力科学研究院36节点系统和中国西北电网为例进行仿真分析,从预测精度和计算时间两方面验证方法的有效性.  相似文献
5.
基于SVM的AMI环境下用电异常检测研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
高级测量体系的建设在传统电力系统中引入了许多新技术,对电力系统安全提出了新的考验。网络的开放性和安全性之间的矛盾加大,使得非法电力用户窃电的手段增多,如何有效检测窃电成为电网信息化的一个新问题。根据高级测量体系系统架构的特点,使用One-class SVM无监督机器学习架构对电力用户负荷异常进行检测,可以在小样本、样本分类不均衡环境下提高检测的准确性。使用对检测结果过滤的方法对检测结果进行分类处理,降低系统的虚警率。系统能提高用电稽查效率,降低电力系统的非技术性损失。最后对系统进行架构搭建实现,使用真实算例验证了算法的执行效率和检测效率。  相似文献
6.
理论和仿真研究表明,依靠少量受扰严重机组的动态特征能够有效地判别大电网的暂态稳定性。提出一种组合搜索严重受扰机组,并据此构造稳定评估原始输入特征的方法。进一步利用主成分分析法降低特征维数,构成机器学习评估模型的输入特征。在新英格兰39节点测试系统和IEEE 50机测试系统上,利用所提方法仿真实现了决策树、支持向量机和k最近邻法等暂态稳定评估模型,结果表明所提出的构建电力系统暂态稳定评估输入特征方法有效,有助于改变原始特征构建的主观和随意性。  相似文献
7.
基于支持向量机增量学习的电力系统暂态稳定评估   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于传统支持向量机的暂态稳定评估模型,通常将所有的学习样本同时参与学习,如果有新样本加入,则需要对所有样本重新学习.针对传统暂态稳定评估模型不能在线更新的不足,提出了一种支持向量机增量学习的暂态稳定评估方法.该方法利用一种快速支持向量机增量学习方法,构造递归解法将新数据增加到解中,并对模型更新前的训练数据保持Karush-Kuhn-Tucker条件.通过一次1个样本的增量学习更新暂态稳定评估模型.新英格兰39节点测试系统的仿真实验表明:所提出的方法能有效更新评估模型且大幅减少学习时间,为基于机器学习的电力系统暂态稳定在线学习提供了新思路.  相似文献
8.
基于混合方法的流量测量系统(英文)   总被引:1,自引:0,他引:1  
流量测量是流量控制和管理中的关键问题。传统方法对于当今网络中大量出现的具备动态端口、加密载荷信息或未知协议载荷特征等特点的流量无法进行有效地测量。虽然基于机器学习模型的测量方法能够在一定程度上解决上述问题,但是由于现有特征的区分能力有限,该类方法单独使用时,难以在大规模的真实网络流量中准确地测量出某种特定协议的流量。为了解决流量测量问题,提出了基于混合方法的流量测量系统,融合了基于端口、基于特征串匹配、基于正则表达式匹配和基于机器学习模型的多种流量测量方法。在构建系统框架和相关模块的基础上,应用一种混合方法解决了基于安全套接层协议的流量测量和应用层协议分析问题。实验结果表明,该混合方法能够测量出超过99%的基于安全套接层协议的流量,并有效地分析其中不同应用层协议的流量,准确率达到93.76%。此外,在稳定而可行的内存占用率下,系统能够良好运行,总体测量结果优于开源软件OpenDPI的结果。  相似文献
9.
对智能体在不确定环境下的学习与规划问题的激励学习技术进行了综述。首先介绍了用于描述隐状态问题的部分可观测Markov决策理论(POMDPs),在简单回顾其它POMDP求解技术后,重点讨论环境模型事先未知的激励学习技术,包括两类:一类为基于状态的值函数学习;一类为策略空间的直接搜索。最后分析了这些方法尚存在的问题,并指出了未来可能的研究方向。  相似文献
10.
专家系统在电力系统的许多领域已得到广泛的应用,然而,由于电力系统领域知识往往具有经验性知识较多的特点,所以开发具有学习功能的专家系统有一定难度,本文根据继电保护日常运行管理领域知识的固有特点,对本专家系统中模型和规则库的建立进行了特殊的设计,使知识库(事实库,模型库和规则库)对用户完全开放,并模仿人类专有解决问题的思路,提出了“操作单元”的概念,以代替传统上采用“搜索定位”的概念进行规则设计,从而  相似文献
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