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