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暂态功角稳定智能判别方法的改进：以sBTTC临界阈值自适应修正为视角.docx

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暂态功角稳定智能判别方法的改进：以sBTTC临界阈值自适应修正为视角

暂态功角稳定智能判别方法的改进：以sBTTC临界阈值自适应修正为视角（1）

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

暂态功角稳定智能判别方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1暂态功角稳定的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2智能判别方法在暂态功角稳定中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3现有方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

sBTTC临界阈值自适应修正方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1sBTTC临界阈值的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2自适应修正策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3自适应修正方法的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

改进方法的具体实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1.2特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.1智能算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.2模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3sBTTC临界阈值自适应修正模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.1修正算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.2修正效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1实验环境与数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2.1对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2.2参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3.1暂态功角稳定判别准确率对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3.2临界阈值修正效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

改进方法的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

暂态功角稳定智能判别方法的改进：以sBTTC临界阈值自适应修正为视角（2）

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．

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