| 粒子群优化核极限学习机的变压器故障诊断 |
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| 引用本文： | 裴飞,陈雪振,朱永利,遇炳杰. 粒子群优化核极限学习机的变压器故障诊断[J]. 计算机工程与设计, 2015, 0(5) |
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| 作者姓名： | 裴飞 陈雪振 朱永利 遇炳杰 |
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| 作者单位： | 华北电力大学 控制与计算机工程学院,河北 保定,071003 |
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| 基金项目： | 河北省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | ![]()
核极限学习机（kernel-based extreme learning machine，KELM）在分类性能方面优于支持向量机（SVM），但仍存在参数敏感性的缺陷。针对这一缺陷，提出一种结合K 折交叉验证（k-fold cross validation，K-CV）与粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）的KELM分类器参数优化方法，将CV训练所得多个模型的平均准确率作为PSO的适应度评价函数，为KELM的参数优化提供评价标准。将该方法应用于变压器故障诊断中，充分利用数量有限的样本数据，提高KELM的泛化性能。实验结果表明，相比结合网格搜索（grid）的KELM、结合CV和Grid的KELM以及结合PSO的KELM，结合PSO的CV参数优化方法具有更好的性能。
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| 关 键 词： | 核极限学习机 粒子群优化 交叉验证 变压器故障诊断 参数优化 |
Transformer fault diagnosis based on particle swarm optimization and kernel-based extreme learning machine |
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| PEI Fei,CHEN Xue-zhen,ZHU Yong-li,YU Bing-jie. Transformer fault diagnosis based on particle swarm optimization and kernel-based extreme learning machine[J]. Computer Engineering and Design, 2015, 0(5) |
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| Authors: | PEI Fei CHEN Xue-zhen ZHU Yong-li YU Bing-jie |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | kernel-based extreme learning machine particle swarm optimization cross validation powers transformer fault diagnosis parameter optimization |
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