基于支持向量机（SVM）的分类预测：雷击故障识别

最新推荐文章于 2025-12-09 18:20:24 发布
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文章标签： 支持向量机 分类 机器学习 Matlab
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本文介绍如何利用支持向量机（SVM）进行雷击故障识别。通过在Matlab中实现SVM算法，包括数据预处理、特征提取、模型训练和性能评估，展示了SVM在分类问题上的应用。

基于支持向量机（SVM）的分类预测：雷击故障识别

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。在本文中，我们将使用SVM算法来进行雷击故障的识别。我们将使用Matlab编程语言来实现这个分类预测任务。

首先，让我们导入所需的库和数据集。在这个例子中，我们假设已经有一个包含雷击故障数据的训练集和测试集。

% 导入所需的库和数据集
clear; clc;

% 导入训练集和测试集数据
trainData = load('train_data.mat');
testData = load
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基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别
abc991835105的博客
03-04 671
SVM能很好的实现雷击故障的识别，相对于传统的二分类SVM，libsvm工具箱，不仅能实现多分类，还可以实现回归分析，大大扩展了SVM的应用范围，在很多方面，特别小样本难训练的问题的应用方面，SVM拥有特别的优势
基于KNN-SVM算法的输电线路杆塔雷击预警模型（支持资料参考_相关定制）
qq_40828705的博客
05-31 474
文件声称将雷击监测网络与恒星云图像的实时信息相结合，以确定雷云簇的位置，并根据雷云与输电线路的距离，实现雷电预警的分级激活[18]，且这两种方法的计算结果都是双回同时跳闸，这与实际情况不符。然而，由于以前的监测具有相互关联和多噪音的特征，早期预警模型的分类有限，训练时间有限，误解和早期预警[20],雷击击中了电线塔。如图2所示，最接近决策线的训练样本曲线（绘制红色圆圈）应该正确标记为，因此两个异类支持向量到超平面的距离之和，因此支持向量两对到地板，因此两个异类支持向量到超平面的距离之和。
29、短路电流预测技术详解
kk1234的博客
08-02 27
本文详细探讨了电力系统中短路电流的预测技术，涵盖短路故障类型、成因及危害，并深入分析影响短路电流的关键因素。文章重点介绍了三种短路电流预测方法：节点预测、零点预测和峰值预测，分别从统计与人工智能模型角度阐述其原理、分类及优缺点。针对不同应用场景，对比了经典算法与新兴智能算法在精度、实时性和适用性方面的表现，指出多算法融合是未来提升预测性能的重要方向，为电力系统安全稳定运行提供技术支持。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究附Matlab代码
qq_59747472的博客
11-22 729
一、电能质量扰动概述电能质量是衡量电力系统供电可靠性与稳定性的关键指标，直接影响工业生产、居民生活及各类用电设备的正常运行。随着新能源发电、电力电子设备的大规模应用，以及用户对供电可靠性要求的不断提高，电能质量扰动问题日益突出。准确识别与分类电能质量扰动，是实现电能质量治理、保障电力系统安全经济运行的前提。（一）常见电能质量扰动类型电压暂降 / 暂升：电压有效值在短时间内（通常为 0.01s-1min）低于 / 高于额定值的 90%/110%，多由短路故障、大容量负荷投切、新能源出力波动等引起。
充电桩识别红外特征匹配
weixin_42601702的博客
11-12 903
本文深入解析基于红外特征匹配的充电桩识别技术，介绍其在低光照、复杂环境下的优势，涵盖红外成像原理、特征提取方法（HOG/LBP与CNN）、匹配算法及多场景应用，展现该技术在自动充电机器人和智能运维中的关键作用。
基于遗传算法的配电网故障重构研究【IEEE33节点】附Matlab代码
j_jinger的博客
11-02 396
一、研究背景与意义配电网作为电力系统 “最后一公里”，直接关系用户供电可靠性。由于其拓扑呈辐射状、支路数量多、运行环境复杂（如树障、雷击），线路故障频发（据统计配电网故障占电力系统总故障的 70% 以上）。故障后传统处理方式依赖人工巡检定位与开关操作，存在三大痛点：一是恢复供电耗时久（平均停电时间超 1 小时），严重影响民生与工业生产；二是人工决策易忽略全局最优，导致停电负荷量大或网损过高；三是难以兼顾多约束（如避免环网短路、支路电流不超限、节点电压合格），易引发次生故障。
【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类附Matlab代码
Matlab_jiqi的博客
10-31 351
电力系统作为现代社会稳定运行的基石，其安全、可靠、经济运行至关重要。随着智能电网的快速发展，电力系统的规模日益庞大，结构日趋复杂，运行环境也面临着前所未有的挑战。在这一背景下，状态估计（State Estimation, SE）技术作为电力系统实时运行分析与控制的关键环节，发挥着举足轻重的作用。状态估计通过实时监测大量量测数据，利用数学模型对系统状态变量（如电压幅值和相角）进行最佳估计，为后续的潮流计算、安全分析、故障诊断等高级应用提供准确可靠的数据基础。
【用于电能质量分类的ML和DWT】智能电网中高级电能质量干扰鲁棒分类器的机器学习应用附Matlab代码
Matlab245的博客
04-26 1032
随着现代智能电网的快速发展，电能质量（Power Quality, PQ）问题日益突出，对电力系统的稳定运行和终端用户的可靠供电构成了严重威胁。准确、高效地识别和分类各类电能质量干扰（Power Quality Disturbances, PQDs）是保障智能电网安全、可靠运行的关键。
【多线路故障】含sop的配电网故障重构研究附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
05-22 1044
配电网是电力系统的重要组成部分，其稳定运行对国民经济和社会发展具有至关重要的意义。然而，复杂的运行环境和日益增长的负荷需求使得配电网故障发生的概率不断增加。多线路故障作为一种复杂且影响范围广的故障类型，对配电网的可靠性、安全性和经济性提出了严峻挑战。传统的故障重构方法往往侧重于单线路故障，对于多线路故障下的精准定位和快速隔离能力不足。此外，随着配电网自动化水平的提高，开关站操作程序（SOP）作为一种规范化的操作流程，在故障处理中扮演着越来越重要的角色。
基于无线中继传感的10kV线路故障检测系统
同时，结合机器学习模型（如支持向量机SVM、神经网络）对历史数据进行训练，系统能够实现故障类型的自动分类与定位预测。此外，时间同步机制（如IEEE 1588协议）确保各节点数据的时间一致性，为故障行波测距提供精确...
基于声-热-电耦合的电器柜故障预判系统
08-19
采用机器学习算法（如支持向量机SVM、神经网络、随机森林等）对数据进行训练和分类，识别设备运行状态并预测潜在故障。 5. **报警与反馈模块** 当系统检测到异常信号时，自动触发报警机制，通过声光信号或短信...
学习笔记二十六：支持向量机-软间隔与正则化
dengdaijc的专栏
12-06 1113
软间隔SVM通过引入松弛变量和正则化参数C，解决了硬间隔SVM对噪声敏感和过拟合的问题。其核心思想是在最大化间隔的同时允许部分样本违反约束，通过参数C平衡间隔最大化与分类误差。使用替代损失函数（如Hinge损失）将问题转化为凸优化，对偶问题中拉格朗日乘子α_i被限制在0≤α_i≤C范围内。正则化项控制模型复杂度，提高泛化能力。软间隔SVM能处理线性不可分数据，保持稀疏性，支持向量包含边界内和误分类样本，实际应用中需通过交叉验证选择合适C值。该方法结合核函数可有效解决复杂分类问题，其正则化思想在机器学习中具有
学习笔记二十五：支持向量机-核函数
dengdaijc的专栏
12-05 929
核函数是支持向量机(SVM)处理非线性分类问题的关键方法。它通过将数据映射到高维特征空间，使原本线性不可分的问题转化为线性可分问题，同时避免直接计算高维内积。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核(RBF核)，其中高斯核因强大的非线性能力最为常用。核函数选择直接影响模型性能，需要根据数据特点、问题规模进行权衡，通常从高斯核开始尝试并通过交叉验证调参。核函数组合可构造更复杂的核函数，为SVM提供灵活的非线性处理能力。
周志华《机器学习—西瓜书》五
2301_80402620的博客
12-09 767
本文介绍了支持向量机(SVM)的核心原理与求解方法。首先阐述了SVM的基本思想：在多个可能的分类超平面中，选择间隔最大化的"正中间"超平面以获得最佳泛化能力。通过数学推导，将最大化间隔问题转化为最小化||w||²的凸二次规划问题。重点讲解了SVM的对偶问题求解过程，包括拉格朗日乘子法的应用、KKT条件的推导，以及高效的SMO算法实现。SMO算法通过每次优化两个变量来高效求解大规模问题，最终得到稀疏的支持向量解。文章还详细说明了如何从对偶问题的解反推原始参数w和b，并强调了支持向量在确定决
大模型面试题16：SVM 算法详解及实践
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
12-09 726
根据不同的应用场景，可按以下原则选择DBSCAN及其改进算法：若需快速落地、无需手动调参：优先选择HDBSCAN，其层次化结构可适配密度不均数据，且自动输出最优聚类数；若需处理大数据集、要求实时性：选择KDTree-DBSCAN（索引优化）或GPU-Parallel DBSCAN（并行计算），平衡效率与效果；若需处理高维数据（多特征融合）：选择Kernel-DBSCAN（核映射）或PCA+DBSCAN（降维+聚类），解决维数灾难问题；
机器学习入门＜5＞支持向量机形象教学：寻找最安全的“三八线”，人人都能懂的算法核心
2303_77568009的博客
12-05 630
这篇博客以“村长划分土地”为喻，巧妙拆解了支持向量机的核心思想。通过苹果树与橙子树的分布地图，博客图文并茂地阐释了“最大间隔”原则、支持向量的关键作用，以及核函数如何通过“升维”解决非线性问题。文章避免了复杂的数学公式，转而使用生活化的类比和清晰的Python可视化代码，让读者能直观感受SVM寻找最优分界线的全过程，是理解这一强大分类器背后哲学的绝佳入门读物。
数字生已经进化到一个分水岭面临选择?先实现“动态识别“还是先实现“特征信息归纳分类“,文中给出以给出答案,大家选哪个方向?
qq_45118549的博客
12-05 391
摘要： 建议优先实现动态识别（轨迹预测+TTC计算），而非特征分类。当前已具备90%基础（轨迹、速度、坐标、记忆库），仅需1-2周添加Kalman滤波器和碰撞时间计算即可落地。动态识别能赋予数字生命时间维度记忆和运动预测能力，对自动驾驶避障是刚需（120km/h下TTC<2秒需紧急刹车），且比静态分类更具意识冲击。实现路径清晰：通过Kalman预测未来位置，计算TTC触发决策，代码改动量小。后续再推进特征归纳和概念树构建，形成完整认知体系。
鸿蒙 Flutter 图像识别进阶：物体分类与花卉识别（含离线模型）
最新发布
song501的博客
12-09 866
本文介绍了基于鸿蒙+Flutter混合开发的离线图像识别应用实现方案。主要内容包括： 采用Flutter框架实现跨平台UI，结合鸿蒙原生能力实现分布式协同； 集成TensorFlow Lite离线模型（MobileNet和自定义花卉模型）进行物体分类和花卉识别； 详细讲解图像采集、预处理、模型推理等核心技术实现； 通过模型量化、硬件加速等手段优化性能； 利用鸿蒙分布式数据库实现多设备间识别结果共享。 该方案具有离线运行、跨平台、高性能等特点，适用于智能相册、工业质检等场景。文章还提供了完整代码结构和常见问题
基于极限学习机（ELM）的数据分类：原理、实现与优化
2510_91653061的博客
12-09 540
基于极限学习机（ELM）的数据分类：原理、实现与优化
时序预测神器：支持向量机SVM试用版分享
标题中提到的“支持向量机SVM时序预测软件”指的是一种利用支持向量机算法来预测时间序列数据变化的应用程序。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。当SVM应用于时序...
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