資料介紹
針對(duì)使用傳統(tǒng)分類(lèi)器預(yù)測(cè)配變重過(guò)載會(huì)因?yàn)橹剡^(guò)載樣本率較低而帶來(lái)的總正確率很高,重過(guò)載預(yù)測(cè)正確率卻很低這一問(wèn)題,將重抽樣與隨機(jī)森林理論引入分類(lèi)模型中,構(gòu)建重抽樣一隨機(jī)森林分類(lèi)器對(duì)配變重過(guò)載進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先將觀測(cè)中重過(guò)載樣本和正常樣本按照一定的比例進(jìn)行抽樣形成新的子樣本,重復(fù)上述過(guò)程獲得大量的新子樣本。接著根據(jù)隨機(jī)森林理論構(gòu)建一系列的分類(lèi)器,并用新子樣本對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練,得到分類(lèi)模型。最終的預(yù)測(cè)結(jié)果由所有分類(lèi)器預(yù)測(cè)結(jié)果的眾數(shù)所決定。對(duì)山東省某市的配變進(jìn)行重過(guò)載預(yù)測(cè),并將上述方法與傳統(tǒng)分類(lèi)器進(jìn)行比較。結(jié)果表明,新方法在預(yù)測(cè)配變?nèi)罩剡^(guò)載類(lèi)型、重過(guò)載開(kāi)始與結(jié)束時(shí)間、重過(guò)載嚴(yán)重程度方面有較高的準(zhǔn)確率。

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