水电能源科学
水電能源科學
수전능원과학
INTERNATIONAL JOURNAL HYDROELECTRIC ENERGY
2012年
4期
179-182
,共4页
朱文俊%周刚%王红斌%尹玉娟%张金江%郭创新
硃文俊%週剛%王紅斌%尹玉娟%張金江%郭創新
주문준%주강%왕홍빈%윤옥연%장금강%곽창신
油中溶解气体分析%PSO优化%支持向量机%故障诊断%参数优化%变压器
油中溶解氣體分析%PSO優化%支持嚮量機%故障診斷%參數優化%變壓器
유중용해기체분석%PSO우화%지지향량궤%고장진단%삼수우화%변압기
针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性.故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果.
針對支持嚮量機(SVM)用于變壓器故障診斷中模型參數具有不確定性的問題,採用粒子群優化(PSO)算法對支持嚮量機參數進行優化,減少瞭模型參數的不確定性.故障數據測試錶明,PSO能快速、準確地優化SVM參數,二者的結閤可有效完成變壓器故障分類,併取得較為滿意的效果.
침대지지향량궤(SVM)용우변압기고장진단중모형삼수구유불학정성적문제,채용입자군우화(PSO)산법대지지향량궤삼수진행우화,감소료모형삼수적불학정성.고장수거측시표명,PSO능쾌속、준학지우화SVM삼수,이자적결합가유효완성변압기고장분류,병취득교위만의적효과.
