监控干扰器和朴素贝叶斯算法关联

    朴素贝叶斯算法作为一种经典的摄像头干扰器算法类型，具有坚实的数学基础和稳定的分类效率。然而，不同的属性必须是独立的，这将使我们能够获得可信的预测[20]。事实上，不同的数据之间总是存在连接。此外，虽然朴素贝叶斯算法可以在短时间内产生良好的预测结果，占用较少的监控屏蔽器资源，但从长远来看，需要更准确的预测结果[21]，[22]。

 

    决策树算法简单易懂。树可以可视化，它可以处理数字和摄像头屏蔽器分类数据。其他方法通常专门分析仅具有一种变量类型的数据集。它还可以解决多输出问题[21]。决策树算法通常存在噪声过拟合问题。为了解决这个问题，必须通过剪枝来提高泛化能力。剪枝是一种在训练树的预测误差和树的复杂性之间找到平衡点的方法。修剪算法的过程如下。首先，从叶节点备份。然后，比较节点切割前后顺序变化的程度。如果没有叶节点，顺序变化很小，则必须切断节点。相比之下，决策树算法的代价更高，但其结果更优。因此，将决策树算法应用于基于大数据的变电站故障预测。

 

三。故障发生时间预测

 

    本部分采用灰色系统理论对变电站故障发生时间进行预测。故障状态预测为解决这些问题提供了指导。然后，可以估计监控干扰器故障的级别，并采用更有效的方法。但是，预测仅基于单一维度，应考虑故障发生的时间。将灰色系统理论引入到变电站故障分类方法中，对变电站的故障发生时间进行预测。时间序列分析是一种常见的序列模式搜索，称为趋势预测探索。常用的趋势预测方法有自回归综合移动平均模型（ARIMA）、灰色系统预测模型等。

 

    灰色系统是指一个不确定性系统，它可以由样本日期的部分已知信息来反映。不完全信息包括系统因素、因素关系、摄像头干扰器系统结构和系统作用原理。具有不完全信息的不确定系统是通过从可用资源中产生、挖掘和提取有用信息来考虑的，在此基础上可以准确描述和有效监控系统的运行行为和演化规律[23]。因此，存在信息完整的白色系统和信息不完整的黑色系统（只有后者与外部世界接触）。灰色系统预测方法的目的是通过解决系统因素发展趋势的相似性或相异性来确定变化规律。该模型是通过生成具有较强规律性的数据序列来预测未来的发展趋势。发电操作分为累积发电操作（AGO）和逆累积发电操作（IAGO）。通常使用一阶和二阶AGO序列。