摘要
通过引入Bagging技术改进XGBoost算法,降低过拟合风险,增强稳定性;结合CNN强大的特征提取能力,精准剖析电网数据,抓取故障特征。经与多种模型对比,该模型在故障检测准确率、鲁棒性方面表现更优,为配电网故障检测提供了有效方案。1改进的XGBoost算法极端梯度提升(XGBoost)算法是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的集成学习算法,其核心原理是通过迭代方式,逐步拟合上一轮预测的残差,不断提升模型的预测精度。XGBoost算法将多个简单的决策树组合起来,形成一个强大的分类器。
出处
《大众用电》
2025年第6期39-40,共2页
Popular Utilization of Electricity
