基于VarianceThresholdGARFECV的特征选择方法
文档名：基于VarianceThresholdGARFECV的特征选择方法
摘要：针对主动配电网风险初始特征子集存在冗余故障特征变量和非强相关变量的问题,提出一种基于VarianceThreshold-GARFECV的特征选择方法.所提方法结合方差阈值和基于遗传算法的递归特征消除交叉验证(RFECV)技术,能够有效选择出最优的特征集合.实验结果表明,所提方法可以对配电网故障风险初始特征集合进行筛选和选择,剔除关联性弱和冗余的特征变量,从而达到降低配电网数据的复杂性、避免过拟合、增加模型的可解释性的目的,具有较高的准确率和稳定性.
Abstract：Inviewoftheexistenceofredundantfaultcharacteristicvariablesandnon-stronglycorrelatedvariablesintheinitialfeaturesubsetofactivedistributionnetworkrisk,afeatureselectionmethodbasedonVarianceThreshold-GARFECVisproposed.Theproposedmethodcombinesthevariancethresholdandtherecursivefeaturecancellationcross-validation(RFECV)technologybasedongeneticalgorithm,whichcaneffectivelyselecttheoptimalfeatureset.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcanscreenandselecttheinitialfeaturesetofdistributionnetworkfaultrisk,andeliminatethecharacteristicvariableswithweakcorrelationandredundancy,soastoreducethecomplexityofdistributionnetworkdata,avoidoverfitting,andincreasetheinterpretabilityofthemodel,withhighaccuracyandstability.
作者：马嘉晨 高松 王蕾 Author：MAJiachen GAOSong WANGLei
作者单位：东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,吉林长春130021
刊名：电器与能效管理技术
Journal：LowVoltageApparatus
年，卷(期)：2024, (6)
分类号：TM74
关键词：特征选择态势感知风险预测VarianceThreshold
Keywords：featureselectionsituationalawarenessriskpredictionVarianceThreshold
机标分类号：TM711TP18TP391
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：基于VarianceThreshold-GARFECV的特征选择方法[
期刊论文]电器与能效管理技术--2024, (6)马嘉晨高松王蕾针对主动配电网风险初始特征子集存在冗余故障特征变量和非强相关变量的问题,提出一种基于VarianceThreshold-GARFECV的特征选择方法.所提方法结合方差阈值和基于遗传算法的递归特征消除交叉验证(RFECV)技术,能够有效选...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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