《表3 5种家用负荷识别准确率》

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《基于小波特征和支持向量机的非侵入式负荷识别》

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场景2选取的训练集和测试集的处理方法和3种家用负荷场景相同；然后分别对预处理后的特征量进行小波去噪；使用数字1、2、3、4、5作为去噪后的训练集中相应负荷种类的标签；选择RBF核函数作为支持向量机的核函数，设置SVM算法的参数C=100，g=100；最后使用SVM进行负荷识别，其5种家用负荷的识别准确率由表3所示: