基于混合决策树——人工神经网络的电力系统动态安全评价

• 作 者: 林济铿 余贻鑫
• 机 构: 天津大学
• 出 处: 中国电机工程学报
• 发表日期: 1996年6期
• 关键词: 动态安全域 决策树 神经网络 电力系统 dynamic security region decision tree artificial neural ne
• 基金项目: 国家自然科学基金

本言语建议用一咱新型的决策树（ＤＴ）－内工神经网络（ＡＮＮ）混呈结构形式，把简单的ＡＮＮ装于ＤＴ子上来拟合电力系统动态安全域，并且提出了一种改进的神经网络训练学慢方法。同时依据近似安全域的适应最样本的选取方法。验证表明，在采取了这三种新的方法之后所得的结果同传统的决策树和神经网络相比，不仅可使训练速度提高近一个数量级，而且在边界上具有很高的精度。