基于HHO-SVM的电力线路故障检测分类系统
Integrated Intelligent Energy（2023）
摘要
为实现电力线路故障的准确检测分类,设计并实现了基于人工智能的电力故障检测分类系统,核心模块以经典机器学习算法支持向量机(SVM)为基础模型,为提高模型的准确率,结合哈里斯鹰优化(HHO)算法进行参数寻优.试验结果表明,得到最优参数的SVM在2个公开数据集上均获得了高准确率.该系统不仅实现了电力线路故障检测分类的高精确度,还可实现电力线路故障数据集数据上传、分析和处理等功能,处理流程可视且简洁.
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