| 模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断 |
| |
| 引用本文： | 谢荣斌,张霖,鄢小虎,杨俊,卢文华.模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断[J].计算机测量与控制,2015,23(5):1495-1498. |
| |
| 作者姓名： | 谢荣斌 张霖 鄢小虎 杨俊 卢文华 |
| |
| 作者单位： | 1. 贵阳供电局,贵阳,550001
2. 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司,武汉,430074 |
| |
| 摘 要： | 利用群智能算法优化支持向量机(SVM)参数往往需要引入额外的变量,使变压器故障诊断问题更加复杂,对此提出一种自适应的模拟退火算法优化(ASA)支持向量机参数;通过设计自适应的冷却进度表,使得寻参的过程仅仅依赖于退火速率以及网格搜索粒度,保持了较少的参数设置;在相关数据集上的实验表明,与已提出的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)相比,ASA算法具有更快的收敛速度以及较好的诊断精度;利用自适应的模拟退火算法能够较好的优化SVM参数并提高变压器故障诊断的精度.
|
| 关 键 词： | 支持向量机 模拟退火 变压器故障诊断 |
Optimized Parameters by Simulated Annealing of SVM in Power Transformer Diagnosis |
| |
| Xie Rongbin,Zhang Lin,Yan Xiaohu,Yang Jun and Lu Wenhua.Optimized Parameters by Simulated Annealing of SVM in Power Transformer Diagnosis[J].Computer Measurement & Control,2015,23(5):1495-1498. |
| |
| Authors: | Xie Rongbin Zhang Lin Yan Xiaohu Yang Jun and Lu Wenhua |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | supported vector machine simulated annealing power transformer diagnosis |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《计算机测量与控制》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机测量与控制》下载全文 |
|
