基于遗传-支持向量机的电力设备状态分析

• 作者: 周凯 杨杰 陶柳妍
• 来源期刊: 中国信息化
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 故障诊断 GA-SVM
• 年，卷（期）: 2012,（22）
• 页码范围: 440
• 分类号: TK407
• 字数: 2581字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了改进支持向量机GA-SVM算法用于电力设备故障诊断,克服了SVM原有的时间消耗高、精度低等问题,改善了SVM的故障诊断及预测精度,最终实验证明了本文方法的优异性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶柳妍		2	0	0.0	0.0
2	周凯		1	0	0.0	0.0
3	杨杰		1	0	0.0	0.0