一个机器学习算法matlab例程

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一个机器学习算法matlab例程

详 情 说 明

电力系统暂态稳定分析中的机器学习方法

在电力系统暂态稳定性评估和空间目标识别领域，结合独立分量分析（ICA）和模式识别算法能有效提升分析精度。PM算法通过最大化负熵实现信号分离，适用于非高斯分布的场景，可提取电力系统故障信号的关键特征。

广义互相关函数（GCC）时延估计常用于信号对齐，通过计算不同传感器信号的互相关函数峰值确定时间差，为后续稳定分析提供同步数据基础。在模式识别环节，贝叶斯判别分析基于概率模型进行分类，通过先验概率和条件概率计算最优决策边界，适合处理电力系统中的不确定性问题。

这类方法将传统电力系统分析与现代机器学习结合，既保留了物理模型的解释性，又通过数据驱动方法增强了非线性问题的处理能力。实际应用中需注意信号预处理和特征选择的合理性，以确保算法在噪声环境下的鲁棒性。