10.3969/j.issn.1007-757X.2023.09.039
基于数据挖掘与相关性分析的电网一次设备缺陷预测方法
为了保证电网一次设备缺陷预测准确性,提升平均F-measure值和AUC值,提出基于数据挖掘与相关性分析的电网一次设备缺陷预测方法.以数据挖掘技术为基础,采集并清洗现存的电网一次设备缺陷数据,建立缺陷数据库;采用X-11算法,结合皮尔逊相关系数,分析电网缺陷设备数据间的相关性,使得所有分组的复合相关性均小于阈值;采用最小二乘法计算多组历史电网一次设备缺陷数据,实现设备风险评估指标的多元线性回归,完成电网一次设备缺陷预测.实例测试结果表明,其平均F-measure值提升了 0.07左右,AUC值分别提升了 0.07、0.11,保证缺陷预测方法的准确性和实际应用效果.
数据挖掘、相关性分析、电网、缺陷预测
39
TP391(计算技术、计算机技术)
2023-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
138-141,145