【摘 要】
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针对输电线路覆冰过程天气因素复杂、预测精度较差等问题,提出将覆冰厚度纳入特征向量,以覆冰厚度增长率为预测目标,并利用灰色综合关联分析法验证该方法的合理性;同时,将粒
【基金项目】
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中国电力科学研究院实验室开放基金资助项目（XT83-15-001）
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针对输电线路覆冰过程天气因素复杂、预测精度较差等问题,提出将覆冰厚度纳入特征向量,以覆冰厚度增长率为预测目标,并利用灰色综合关联分析法验证该方法的合理性;同时,将粒子群算法与最小二乘法支持向量机（LS-SVM）结合起来建立预测模型,得到覆冰厚度增长曲线。实例计算结果表明：预测方法改进后,训练集数据的拟合值与实际覆冰厚度的均方误差由0.23降至0.19,下降了17.4%;测试集数据的预测值与实际覆冰厚度的均方误差由5.10降至0.25,下降了95.1%,本预测方法的预测精度得到提高。
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