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針對(duì)使用傳統(tǒng)分類器預(yù)測(cè)配變重過載會(huì)因?yàn)橹剡^載樣本率較低而帶來(lái)的總正確率很高，重過載預(yù)測(cè)正確率卻很低這一問題，將重抽樣與隨機(jī)森林理論引入分類模型中，構(gòu)建重抽樣一隨機(jī)森林分類器對(duì)配變重過載進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先將觀測(cè)中重過載樣本和正常樣本按照一定的比例進(jìn)行抽樣形成新的子樣本，重復(fù)上述過程獲得大量的新子樣本。接著根據(jù)隨機(jī)森林理論構(gòu)建一系列的分類器，并用新子樣本對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到分類模型。最終的預(yù)測(cè)結(jié)果由所有分類器預(yù)測(cè)結(jié)果的眾數(shù)所決定。對(duì)山東省某市的配變進(jìn)行重過載預(yù)測(cè)，并將上述方法與傳統(tǒng)分類器進(jìn)行比較。結(jié)果表明，新方法在預(yù)測(cè)配變?nèi)罩剡^載類型、重過載開始與結(jié)束時(shí)間、重過載嚴(yán)重程度方面有較高的準(zhǔn)確率。
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