【摘 要】
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针对水电机组信号呈现的非线性和非平稳特性,提出了基于改进麻雀搜索算法与支持向量回归相结合的预测模型（ItSSASVR）。将麻雀搜索算法进行自适应改进,首先在种群初始化方面,引入Sine混沌映射来影响算法的整个过程,使种群在搜索空间更加均匀的分布;其次采用自适应学习因子ω来提高算法的搜索能力,并通过Levy飞行算法这种随机游走策略来避免陷入局部最优的难题;最后,采用t分布对个体进行变异,提高算法的全
【基金项目】
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中国水利水电科学研究院行业基础性、支撑性、应急性科研类项目（AU0145B482019）；
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针对水电机组信号呈现的非线性和非平稳特性,提出了基于改进麻雀搜索算法与支持向量回归相结合的预测模型（ItSSASVR）。将麻雀搜索算法进行自适应改进,首先在种群初始化方面,引入Sine混沌映射来影响算法的整个过程,使种群在搜索空间更加均匀的分布;其次采用自适应学习因子ω来提高算法的搜索能力,并通过Levy飞行算法这种随机游走策略来避免陷入局部最优的难题;最后,采用t分布对个体进行变异,提高算法的全局搜索性和局部搜索性的同时也提高了搜索速度。采用所提的改进麻雀搜索算法,建立SVR模型,基于iSMA2000一体化状态监测与趋势分析系统,对某水电站机组的上导X摆度值监测数据实例进行分析验证。结果表明,该预测模型具有更好的预测精度,且能拟合数据的波动状况,并根据实际工程应用需求,将此模型与HCON可视化软件结合,开发了组态化预测模块,实现了趋势预警模块的功能,对预测水电机组未来运行状态的发展趋势有一定的指导意义。
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