【摘 要】
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传统的电力计量故障诊断方法过度依赖于人工判断，工作效率偏低。针对此问题，提出一种基于LR优化的Tradaboost算法，并将其应用在电力的故障诊断领域，提升故障预测模型的样本容量及预测准确率。由实验结果可知，LR-Tradaboost算法预测误差相对SVR、Tradaboost-R2均降低了误差率。LR-Tradaboost在迭代次数为50时已经收敛，而Tradaboost-R2在迭代次数100次
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传统的电力计量故障诊断方法过度依赖于人工判断，工作效率偏低。针对此问题，提出一种基于LR优化的Tradaboost算法，并将其应用在电力的故障诊断领域，提升故障预测模型的样本容量及预测准确率。由实验结果可知，LR-Tradaboost算法预测误差相对SVR、Tradaboost-R2均降低了误差率。LR-Tradaboost在迭代次数为50时已经收敛，而Tradaboost-R2在迭代次数100次后才收敛，所以LR-Tradaboost算法的预测性能更好。
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