【摘 要】
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本文提出了一种新的寻参算法,即粒子群结合交叉验证(PSO-CV)算法;并且针对适用于暂态稳定评估(TSA)的核函数无法选择的缺陷,对支持向量机的三个非线性核函数用于TSA的性能进
【机 构】
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强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学),湖北省武汉市430074
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第30届学术年会
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本文提出了一种新的寻参算法,即粒子群结合交叉验证(PSO-CV)算法;并且针对适用于暂态稳定评估(TSA)的核函数无法选择的缺陷,对支持向量机的三个非线性核函数用于TSA的性能进行了比较.利用PSO对参数进行迭代,对得到的参数用CV法进行验证和测试得到性能指标,根据设定的标准得到最佳参数,并以此训练模型,然后用模型对测试数据进行测试.与网格法结合交叉验证寻参法(WG-CV)相比,结果表明所提出的PSO-CV算法能更加有效的找到最佳参数,并且适用于TSA的核函数是多项式核函数.
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