【摘 要】
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针对现有的过电压分层识别系统识别率受各层分类器影响，且训练样本较少，效果不佳的情况，研究了支持向量机与粒子群算法特点，提出了采用粒子群算法优化支持向量机参数设置，并用
【机 构】
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云南省电力设计院 昆明 650051
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针对现有的过电压分层识别系统识别率受各层分类器影响，且训练样本较少，效果不佳的情况，研究了支持向量机与粒子群算法特点，提出了采用粒子群算法优化支持向量机参数设置，并用优化后的PSO-SVM算法作为分类器，来对过电压进行识别。实测数据测试计算表明，在小训练样本情况下，相比BP神经网络，常规支持向量机等算法，本文所提出的PSO-SVM识别率明显提高，适于应用于过电压分层识别系统。
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