基于Stacking集成学习的有源台区线损率评估方法

Dong Meina,Liu Liping,Wang Zezhong, Wang Shouqiang, Zhang Ziyan,Zou Yun

Electrical Measurement & Instrumentation（2023）

引用 0|浏览6

暂无评分

摘要

人工智能及机器学习的发展,为有源台区线损率的评估提供了崭新的思路.提出一种基于Stacking集成学习的有源台区线损率评估方法.从特定系统中提取有源台区数据,采用互信息等方法处理数据中异常值,并建立电气特征指标体系.考虑传统的机器学习与不同思想的集成学习算法之间的差异,综合线性模型与非线性模型,选择线性回归算法、随机森林算法、GBDT算法作为基学习器,构建多算法融合的Stacking集成学习模型.以某省有源台区数据为例,验证了所提方法的准确性和有效性.

AI 理解论文

溯源树

样例

生成溯源树，研究论文发展脉络

Chat Paper

正在生成论文摘要