| 基于M-LS-SVR的变压器油中溶解气体浓度预测 |
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| 引用本文： | 李洪超,王伟刚,董雪梅. 基于M-LS-SVR的变压器油中溶解气体浓度预测[J]. 电气技术, 2016, 0(1): 76-80. DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2016.01.017 |
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| 作者姓名： | 李洪超 王伟刚 董雪梅 |
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| 作者单位： | 浙江工商大学统计与数学学院,杭州,310018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(11371321;11201420)浙江省自然科学基金(LY13A010003;LQ12A01016)浙江省教育厅基金(Y201326953)浙江工商大学人文社科统计学基地资助项目 |
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| 摘 要： | 为预测变压器油中溶解气体的浓度,提出了混合最小二乘支持向量机回归(Mixed Least Square Support Vector Regression,M-LS-SVR)算法。该算法使用线性和非线性核函数的组合作为预测函数,利用真实数据自适应选择其混合比例因子。实验结果表明,与目前比较流行的BP神经网络方法、SVR方法和LS-SVR方法的预测结果相比,该方法具有更小的预测误差,更低的复杂性以及更好的泛化能力。
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| 关 键 词： | 电力变压器 油中溶解气体分析 浓度预测 最小二乘支持向量机 |
Concentration Prediction of Dissolved Gases in Transformer Oil based on M-LS-SVR |
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