智能电网调度系统健康度评价：随机森林与熵权法结合的指标权重确定

"这篇论文探讨了一种新的智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价指标权重确定方法，该方法结合了随机森林算法和熵权法。论文通过对比实验验证了这种方法的有效性，与传统层次分析法和随机森林原始算法进行了比较。" 在【标题】"模型实现及参数设定-材料模型手册-abaqus"中，虽然标题本身与材料模型和ABAQUS软件相关，但实际内容是关于模型实现和参数设定，特别是应用于智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价指标权重的确定。 【描述】中提到的知识点包括： 1. **随机森林与熵权法的结合**：论文提出了一个结合随机森林算法和熵权法的新方法来确定D5000系统的评价指标权重，旨在解决传统方法主观性强的问题。 2. **5折交叉验证**：在模型训练过程中，使用5折交叉验证来划分数据集，确保训练集和测试集的分布一致性，评估模型的泛化能力。 3. **模型参数设置**：通过GridSearchCV进行参数调优，确定最佳参数组合，例如随机森林中的分类树数量和节点分裂的最小特征数。 4. **指标权重计算**：在随机森林的训练过程中，利用熵权法计算指标权重，提高权重确定的客观性和准确性。 5. **模型评估**：通过测试集的五折交叉验证准确率、召回率等参数来评估模型性能，对比不同方法的结果。 【部分内容】中提到了作者和他们的研究方向，以及论文摘要的关键点，强调了： - **D5000系统特点**：评价体系庞大，评价指标众多，需要一种有效的权重确定方法。 - **模型构建**：基于随机森林，结合熵权法，用熵权值替换Gini指数来构建模型。 - **实证分析**：使用某电力公司实测数据，以进程评价指标为例，证明方法的有效性。 - **对比实验**：与层次分析法和随机森林原始算法进行比较，展示了新方法的优势。 论文【标签】"首发论文"表明这是首次提出这样的方法，具有原创性。 综合以上信息，这篇论文贡献了一种新的智能电网调度控制系统健康度评价指标权重确定方法，该方法结合了机器学习的随机森林算法和运筹学的熵权法，提高了权重确定的客观性和准确性，并通过实验验证了其有效性。