基于改进PSO的LSSVM参数优化在变压器故障诊断中的应用

• 作者: 张云 洪刚 贾嵘
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 最小二乘支持向量机 改进粒子群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（17）
• 页码范围: 121-124,152
• 分类号: TM83
• 字数: 2883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2010.17.024

摘要

提出了一种基于最小二乘支持向量机的变压器故障诊断的智能方法.为了提高故障诊断的精确度,利用改进粒子群算法来对最小二乘支持向量机进行参数优化,改进后的粒子群算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.试验结果证明:该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度高于传统支持向量机和BP神经网络,更适合在变压器故障诊断中应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾嵘	西安理工大学水利水电学院	101	1600	21.0	37.0
2	张云		4	41	3.0	4.0
3	洪刚		8	47	3.0	6.0