基于支持向量机的暂态稳定分类中的特征选择

摘要：

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.

关键词：特征选择、主成分分析、遗传算法、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划G1998010301

在线出版日期：2007-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：17-21