【摘 要】
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针对支持向量机对变压器进行故障诊断时准确率较低的问题，提出一种海鸥算法优化支持向量机的方法。首先增加不同的气体分数比值特征，扩充变压器故障数据所包含的信息特征，然后采用主成分分析法（PCA）提取输入变量特征，降低特征变量的维数，降低变量之间的相关性，最后用海鸥优化算法（SOA）对支持向量机的核参数和惩罚因子进行优化，提高支持向量机建模准确度。仿真结果表明，与粒子群（PSO）、遗传算法（GA）相比，
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（61300098）； 吉林省教育厅“十三五”科学研究项目（JJKH20180340KJ）；
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针对支持向量机对变压器进行故障诊断时准确率较低的问题，提出一种海鸥算法优化支持向量机的方法。首先增加不同的气体分数比值特征，扩充变压器故障数据所包含的信息特征，然后采用主成分分析法（PCA）提取输入变量特征，降低特征变量的维数，降低变量之间的相关性，最后用海鸥优化算法（SOA）对支持向量机的核参数和惩罚因子进行优化，提高支持向量机建模准确度。仿真结果表明，与粒子群（PSO）、遗传算法（GA）相比，海鸥优化算法优化支持向量机（SOA-SVM）可以明显提高变压器故障诊断的准确率，并且可靠性和泛化性能表现也有提高。
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