人工鱼群算法和支持向量机的建筑电气故障识别

为了提高建筑电气故障的识别效率,提出一种人工鱼群算法和支持向量机相融合的建筑电气故障识别模型。首先采集建筑电气状态信息并提取特征,对特征向量进行归一化处理;然后采用人工鱼群算法模拟鱼群觅食和追尾行为找到最优特征子集,减少分类器的输入维数;最后采用支持向量机建立建筑电气故障识别模型,并对模型性能进行了仿真测试。仿真结果表明,相对于建筑电气故障识别模型,该模型提高了建筑电气故障识别率,减少了模型训练时间,可以满足建筑电气故障识别的工程应用需求。