SVM回归与朴素贝叶斯分类相结合的变压器故障诊断

• 作者: 王芳 耿兰芹 赵文清
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力变压器 故障诊断 朴素贝叶斯分类 SVM回归
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TM407
• 字数: 3687字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2006.06.007

摘要

针对传统变压器故障诊断中的对于原始测试数据完备性和准确性的限制,提出并构建用于变压器故障诊断的NB模型;并在此基础上针对NB模型缺失关键属性时诊断性能大大降低的弱点,提出用SVM回归法填补缺失属性,构建SVM回归预测与NB相结合的变压器故障诊断模型.实验表明在属性缺失多及缺失关键属性时,SVM回归预测的应用能够明显提高诊断的正判率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文清	华北电力大学计算机科学与技术学院	52	1101	20.0	32.0
2	耿兰芹	衡水职业技术学院数学系	10	76	3.0	8.0
3	王芳	华北电力大学计算机科学与技术学院	10	67	5.0	8.0