[发明专利]一种结合人工规则与机器学习的电力负荷识别方法有效
| 申请号： | 202010622793.6 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111914899B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 史守圆;余涛 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/2411 | 分类号： | G06F18/2411;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合人工规则与机器学习的电力负荷识别方法。由人工规则决策树和机器学习分类器组成，设每个待识别样本具有n维特征，将待识别样本的n维特征输入人工规则决策树得到m维输出，将样本原有n维特征与人工规则决策树得到m维输出拼接作为样本新的m+n维特征向量，将m+n维特征向量输入机器学习分类器进行分类并输出负荷识别结果。实现了专家经验和数据挖掘的有机结合，利用专家经验的同时减小了其主观性的影响，从而有效利用专家经验和数据挖掘成果提高负荷识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 人工 规则 机器 学习 电力 负荷 识别 方法 | ||
【主权项】：
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