基于分位数半径的动态K-means算法

K-means算法是应用最广泛的聚类算法之一,但存在明显缺陷:对初始值敏感,还需给定类的数目.层次K-means算法提出将多次k取固定值的K-means运算所得到的中心点作为类的代表,并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心,然而在中心的融合过程中并没有有效利用类的几何信息.从类的几何特征入手,提出一种基于类的分位数半径的动态K-means算法(QRD K-means).此算法在层次K-means的基础上令每次K-means运算的k值变动起来,且又引入了分位数半径的概念,用样本点到类中心距离的分位数作为类的半径,将样本点间的关系简化为各个类的分位数半径与类中心的关系.通过中心点间距离与分位数半径大小的比较对中心点进行融合形成新类,从而快速给出良好的聚类结果,同时也确定了类的数目.在仿真实验中,通过与不同算法在时间和分类精确度上的比较分析,也证明该方法快速有效.     

降雨型滑坡诱发电网连锁故障风险评估模型研究

针对我国西部地区极端降雨型滑坡灾害诱发高压输电线路停运的现状,分析了极端降雨气象导致电力设施所处位置发生滑坡地质灾害的特点和影响线路故障率的途径。基于降雨历史数据与滑坡致灾机理,建立输电线路失效概率的混合模型;同时提出降雨气象诱发电网线路群发性故障集筛选原则,并根据效用理论和风险理论建立降雨型滑坡导致电网连锁故障的风险评估模型。最后,以我国西南某地质多发区域电网进行仿真分析,通过仿真结果比较分析,验证了所提方法的合理性。