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摘要:
针对传统最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法、通过3级分层推断优化来确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率.结合最小二乘支持向量机的后验概率输出,可将其运用到变压器故障诊断中.仿真结果表明:该方法能有效地诊断电力变压器故障,且诊断精度和建模效率均优于传统的最小二乘支持向量机方法.
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文献信息
篇名 应用贝叶斯框架的LS-SVM概率输出诊断电力变压器故障
来源期刊 中国电力 学科 工学
关键词 变压器 故障诊断 最小二乘支持向量机 参数选择 建模效率 诊断精度 贝叶斯推断 概率输出
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 安全专栏
研究方向 页码范围 41-45
页数 5页 分类号 TM7
字数 3362字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵峰 兰州交通大学电气工程与自动化学院 96 515 13.0 18.0
2 秦鹏 兰州交通大学电气工程与自动化学院 1 2 1.0 1.0
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