基于SVM级联决策树的复合电能质量扰动识别*
陈诺, 吕干云, 叶加星

Recognition of Complex PQ Disturbances Based on SVM Cascaded Decision Tree
CHEN Nuo, LÜ Ganyun, YE Jiaxing
表5 不同数量样本准确率对比
分类方法 训练样本 测试样本 分类准确率(%)
决策树 840 210 89.2
1 680 420 93.5
3 360 840 94.5
SVM级联决策树 840 210 95.3
1 680 420 97.9
3 360 840 98.1