Erkennung und Klassifizierung mehrerer Netzqualitätsstörungen mit Wavelet-Multiklassen-SVM

Dieses Papier präsentiert ein integriertes Modell zur Erkennung von Netzqualitätsstörungen (PQD) unter Verwendung einer neuartigen Wavelet-Multiklassen-Support-Vektor-Maschine (WMSVM). Die sogenannte Support-Vektor-Maschine (SVM) ist ein effektives Klassifikationswerkzeug. Sie wird als Methode zur Bearbeitung binärer Klassifikationsprobleme angesehen. Dieses Papier kombiniert lineare SVM und den Störungs-gegen-Normal-Ansatz, um die Multiklassen-SVM zu bilden, welche in der Lage ist, Mehrklassenklassifikationsprobleme zu verarbeiten. Verschiedene Störungsereignisse wurden mit der WMSVM getestet und das wavelet-basierte Multilayer-Perzeptron-Neuronale-Netzwerk wurde zum Vergleich herangezogen. Für die WMSVM sind eine vereinfachte Netzwerkarchitektur und eine verkürzte Verarbeitungszeit zu beobachten.