【摘 要】
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导线弧垂是反映输电线路运行状态的重要参数之一,为了预知和预警高压输电线路弧垂的变化,提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm, GA）特征自适应赋权的支持向量机（support v
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,国网河南省电力公司信息通信公司通信运行部
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61502434）, 河南省科技攻关计划项目（162102210156）
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导线弧垂是反映输电线路运行状态的重要参数之一,为了预知和预警高压输电线路弧垂的变化,提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm, GA）特征自适应赋权的支持向量机（support vector machine, SVM）,预测输电线路弧垂的方法（GA-SVM）.该方法主要分为两个阶段,首先使用GA对实验数据自适应赋权,以突出重要属性,抑制冗余或次要属性,然后使用SVM预测输电线路弧垂.实验结果表明,该方法在预测输电线路弧垂方面是可行有效的,并且优于贝叶斯（Bayes）算法、K-最近邻算法（
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