向丽萍
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
- 供职机构：西南交通大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 电力系统暂态稳定评估的特征选取被引量：6
- 2008年
- 在对IEEE16机系统采用基于支持向量机的暂态稳定分类的特征选择的基础上,建立了IEEE50机453节点的暂态稳定分类初始特征样本集;同样采用基于主成分和遗传算法的方法对IEEE测试系统进行特征选择,通过主成分分析得到32个综合特征;运用遗传算法选取类内类间距离最大的一组综合特征进行分析,选出特征子集;用SVM对所选的特征进行测试,达到较高的预测率;同时,分析所选出的特征子集,比较16机系统与50机系统的异同,使模型更具有泛化性。
- 向丽萍王晓茹王晓红
- 关键词：遗传算法支持向量机
- 基于支持向量机的暂态稳定分类中的特征选择被引量：15
- 2007年
- 特征选择是支持向量机(SVM)分类实现中非常重要的环节。针对传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法。综述和提出了支持向量机暂态稳定分类的初始特征;建立了IEEE16机86节点系统的暂态稳定分类初始特征样本集;利用主成分分析和遗传算法对维数较大的初始特征进行了有效降维;并通过因子负荷,完成了暂态稳定输入特征的选择;经过支持向量机分类器测试,显示选出的特征有很好的分类效果。
- 向丽萍王晓红王建项杨谢桦王晓茹
- 关键词：主成分分析遗传算法支持向量机
- 利用自组织映射SOM实现电力系统暂态稳定评估结果可视化被引量：2
- 2009年
- 自组织映射SOM(self-organizingmap)具有拓扑关系保持的优良性能,可应用于降维可视化。该文基于SOM实现暂态稳定评估结果的可视化。采用经典的SOM算法分别对原始特征和特征选取后的IEEE16机暂态稳定分类数据进行可视化,表明了可视化的可行性以及特征选取的重要性。采用一种改进的SOM算法—DPSOM算法,提高了可视化的性能,得到了满意的暂态稳定评估分类可视化结果。
- 李亦宁王晓茹向丽萍王建谢桦肖丹雄
- 关键词：暂态稳定评估可视化SOM
- 电力系统暂态稳定评估中的特征选取
- 特征选择是电力系统暂态稳定分类评估中非常重要的环节。本文基于数据挖掘的方法开展电力系统暂态稳定评估特征选取算法的研究，结合目前国内外已提出的各种特征选择算法，针对电力系统动态数据本身的特点，提出了基于主成分分析和遗传算法...
- 向丽萍
- 关键词：电力系统暂态稳定评估数据挖掘主成分分析支持向量机
- 文献传递
