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基于蚁群优化支持向量机的电力人因事故预测模型

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  • 万方数据
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为有效预测电力行业人因事故数量,论文利用支持向量机(SVM)与蚁群算法(ACA)综合研究电力人因事故问题,在对支持向量机进行优化决策的基础上,提出一个电力人因事故数据拟合与预测的统计分析模型.针对支持向量机的参数选择问题,采用蚁群算法进行优化,建立了基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型.利用该模型对电力人因事故量进行预测,结果表明,基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对电力人因事故数量进行拟合、预测和统计分析.
Electric Human Factors Accident Prediction Model Based on Ant Colony Optimization Support Vector Machine

王鹏、董建房

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陆军炮兵防空兵学院基础部 合肥 230031

电力人因事故 支持向量机 蚁群算法 数据统计分析模型

安徽省自然科学基金

1408085MA06

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.041

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(6)
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