【摘 要】
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本文首先对变电站避雷器的各参量数据进行采集和预处理,并采用主元分析实现数据的降维以及特征变量的提取,将这些特征变量分别作为最小二乘支持向量机与人工神经网络的模型的
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本文首先对变电站避雷器的各参量数据进行采集和预处理,并采用主元分析实现数据的降维以及特征变量的提取,将这些特征变量分别作为最小二乘支持向量机与人工神经网络的模型的输入,然后采用诱导有序加权平均法(IOWA)将两个模型组成混合模型,该模型基于最优特征变量和最优组合来预测避雷器监测状态的变化趋势。通过实验表明,该混合模型解决了单一模型由于个别点产生预测误差大的问题,预测结果比单一模型预测精度有很大的改善,增强了模型的泛化能力。
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