【摘 要】
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为提高电力电容器组故障诊断的精度,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测结果易受惩罚因子c 和核函数参数g 参数选择的影响,为避免杜鹃搜索算法陷入局部最优,将
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为提高电力电容器组故障诊断的精度,针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测结果易受惩罚因子c 和核函数参数g 参数选择的影响,为避免杜鹃搜索算法陷入局部最优,将自适应步长和最优解高斯变异引入杜鹃搜索算法,提出一种改进的杜鹃搜索算法优化支持向量机的10k V 并联电容器组故障诊断和识别模型,实现10k V 并联电容器组故障的高精度诊断和识别。实验结果表明,与GA_SVM、PSO_SVM 和CSA_SVM 相比,提出的算法ICSA_SVM 可以有效提高电容器组故障诊断的准确率
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