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为克服支持向量机在求解二次规划问题时运算过程复杂、计算时间过长、收敛速度缓慢的问题,提出一种基于加权最小二乘的SVM变压器故障诊断方法,并通过粒子群算法对参数进行优化,可以充分保证计算速度和较高故障判断精度.实例分析验证了该模型能确定变压器故障种类,且具有较高的正确率.
数据挖掘技术在变压器故障诊断中的应用
【摘 要】
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为克服支持向量机在求解二次规划问题时运算过程复杂、计算时间过长、收敛速度缓慢的问题,提出一种基于加权最小二乘的SVM变压器故障诊断方法,并通过粒子群算法对参数进行优
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,江苏省电力公司连云港供电公司
【出 处】
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黑龙江电力
【发表日期】
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2015年1期
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