论文摘要
针对泛在电力物联网中分布广泛的传感器以及各类设备采样周期不同的问题,本文提出一种基于朴素贝叶斯和D-S证据理论的多时空数据融合方法。该方法突出的优点是融合了多个时间段、多个不同地点传感器的数据。首先运用朴素贝叶斯分类器得到信度分配,克服了过去采用专家系统进行信度分配的缺点,然后运用D-S证据理论进行融合得到最终系统的状态评价,有效地将多时空数据进行融合。实验结果表明,本文提出的方法相比其他机器学习算法有了明显的改进,能够有效地评估系统的状态。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 路军,王梓耀,余涛
关键词: 泛在电力物联网,朴素贝叶斯,证据理论,多时空数据融合
来源: 电气技术 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 广东电网公司肇庆供电局,华南理工大学电力学院
基金: 中国南方电网公司科技项目（GDKJXM20172834)
分类号: TM73;TP181;TP202
页码: 27-32+45
总页数: 7
文件大小: 1075K
下载量: 294
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