【摘 要】
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最小二乘支持向量机（LS-SVM）能较好的解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于电力变压器油色谱故障气体预测,但参数c与σ^2的选取对预测结果影响较大,有必要对其进行优
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,北京市电力公司调度通信中心,天津市东丽区军粮城发电有限公司
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最小二乘支持向量机（LS-SVM）能较好的解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于电力变压器油色谱故障气体预测,但参数c与σ^2的选取对预测结果影响较大,有必要对其进行优化选择。提出一种基于改进粒子群（MPSO）的参数寻优方法,并将其应用到变压器油中故障气体预测。改进粒子群算法在每次迭代中,将粒子群进行分类,不同类粒子采取不同加速因子,相比较经典粒子群算法,可以有效扩大粒子搜索区间,增强其局部搜索能力。最后进行了多组现场数据的实例分析,结果表明：基于MPSO进行参数优化后的LS-SVM预测准确率明显
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