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针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果。
基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断
【摘 要】
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针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO
【机 构】
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广东电网公司电力科学研究院; 浙江大学电气工程学院;
【出 处】
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水电能源科学
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(Y1100243)
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