摘要：針對(duì)非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)在多狀態(tài)設(shè)備的工作狀態(tài)辨識(shí)研究較少及精度不高的問(wèn)題,提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化的多類Adaboost的非侵入式負(fù)荷監(jiān)測(cè)技術(shù)。首先提取原始數(shù)據(jù)集有效特征(電流有效值及其變化量、有功功率及其變化量、無(wú)功功率)。其次利用遺傳算法優(yōu)化多類Adaboost中的五個(gè)參數(shù),得到最優(yōu)強(qiáng)分類器。最后通過(guò)第六屆“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽A題數(shù)據(jù)對(duì)同時(shí)運(yùn)行兩個(gè)設(shè)備(九陽(yáng)熱水壺、激光打印機(jī))所有狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法識(shí)別能力優(yōu)于決策樹算法和SVM算法。
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