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目前，利用數(shù)據(jù)挖掘方法進行電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析的研究，所用數(shù)據(jù)集普遍存在失穩(wěn)樣本少的樣本不均衡問題，且挖掘模型的參數(shù)選擇困難，缺乏對預測結果可信度進行評價。針對以上問題，文章提出用于暫穩(wěn)預測的支持向量機（support vector machine，SVM）組合分類器及其可信度評價方法。首先采用改進bootstrap抽樣得到多個類別均衡的數(shù)據(jù)集，利用隨機特征子空間技術進一步壓縮數(shù)據(jù)集；然后用壓縮后的數(shù)據(jù)訓練得到多個SVM分類器，各SVM的參數(shù)在經驗范圍內隨機選取；最后，通過綜合多個SVM的概率輸出，得到組合分類器的預測結果，并對結果可信度進行評價。通過算例分析表明，改進Bootstrap算法能夠明顯減少對失穩(wěn)樣本的漏判，所提出的SVM組合分類器具有較高的預測準確度和可信度。
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