摘要
本发明公开了一种基于SVM‑KNN融合算法的计量装置异常辨识方法,并公开了具有基于SVM‑KNN融合算法的计量装置异常辨识方法的装置及介质,其中基于SVM‑KNN融合算法的计量装置异常辨识方法充分利用两种算法在不同区域样本分类中的优势,实现对故障的精准识别,实现对多种计量装置故障类型的自动化、智能化识别。通过数据预处理和特征提取方法,有效降低噪声干扰,并利用融合策略在模糊区域采用KNN补充SVM的不足,从而在保证分类精度的前提下提升在线监测自动化、智能化能力。同时利用增量更新策略和交叉验证方法,确保模型能够适应不同故障数据的变化,保持长期稳定的故障检测性能。
技术关键词
融合策略
辨识方法
多维特征向量
融合算法
计量装置故障
交叉验证方法
增量更新
电表时钟
分类规则
峰段用电量
电力计量装置
移动平均滤波
预警模块
数据
SVM分类
特征提取方法
SVM算法
KNN算法
样本
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