基于改进SVM算法的电力工程异常数据检测方法设计

针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题，文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。其在传统支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法，从而使模型具备多特征分类能力。同时通过引入AdaBoost分类器，来改善支持向量机弱特征分类能力较差的不足。为进一步提高准确度，还使用鲸鱼算法对模型惩罚项、核函数及迭代次数进行优化。在实验测试中，所提算法的检测准确度相较其他三种对比算法分别提升了5.35%、2.17%和5.35%，说明该算法具备更为理想的性能，并可有效提升电力工程数据检测的准确度，故能为电力基建工程验收与管理提供数据支撑。