【adaboost训练论文】基于样本数据处理和ADABOOST的小电流接地故

本文作者：陈奎；韦晓广；陈景波；牛俊萍；成功正常投稿发表论文到《中国电机工程学报》2014年34期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对零序暂态分量的特点以及现有的信息融合技术在小电流接地故障选线中具有样本数据不均衡、维数灾难和经验风险高的缺陷,分析选线样本的特性,提出基于样本数据处理和ADABOOST法的小电流接地故障选线的新方法。首先,通过经验模态分解和快速傅里叶变换对零序信号进行故障特征提取,然后利用故障特征建立线路故障测度和利用信息增益度建立方法故障测度,进一步通过主成分分析法对故障特征样本进行降维处理以及利用SMOTE采样法处理样本的不均衡性,最后将处理后的数据运用ADABOOST进行综合选线。通过系统模型仿真,验证了主成分分析法和SMOTE采样法对样本数据处理的合理性以及利用ADABOOST选线的有效性,结果表明所提方法应用于选线具有较高的准确率和灵敏度。
【论文正文预览】：据处理和ADABOOST法的小电流接地故障选线的新方法。首先,通过经验模态分解和快速傅里叶变换对零序信号进行故障特征提取,然后利用故障特征建立线路故障测度和利用信息增益度建立方法故障测度,进一步通过主成分分析法对故障特征样本进行降维处理以及利用SMOTE采样法处理样本的
【文章分类号】：TM862
【稿件关键词】：小电流接地故障样本数据经验模态分解故障测度信息增益度主成分分析法SMOTEADABOOST
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【稿件标题】：【adaboost训练论文】基于样本数据处理和ADABOOST的小电流接地故障选线
【作者单位】：中国矿业大学信息与电气工程学院;
【发表期刊期数】：《中国电机工程学报》2014年34期
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