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2006, (11) 91-94

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基于最小二乘支持向量机的变压器油中气体浓度预测
Forecasting of Gas Concentration in Power Transformer Oil Based on Least Square Support Vector Machine

肖燕彩;陈秀海;朱衡君;

摘要(Abstract):

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论建立了同时预测变压器油中7种主要特征气体(氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳)的预测模型。该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势, 具有较高的预测精度和泛化能力。实例分析验证了该模型的有效性。

关键词(KeyWords): 最小二乘支持向量机;溶解气体分析;变压器;高电压与绝缘技术

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 肖燕彩;陈秀海;朱衡君;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2006.11.020

参考文献(References):

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