模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断

• 作者: 卢文华 张霖 杨俊 谢荣斌 鄢小虎
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 支持向量机 模拟退火 变压器故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1495-1498
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.05.017

摘要

利用群智能算法优化支持向量机(SVM)参数往往需要引入额外的变量,使变压器故障诊断问题更加复杂,对此提出一种自适应的模拟退火算法优化(ASA)支持向量机参数;通过设计自适应的冷却进度表,使得寻参的过程仅仅依赖于退火速率以及网格搜索粒度,保持了较少的参数设置;在相关数据集上的实验表明,与已提出的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)相比,ASA算法具有更快的收敛速度以及较好的诊断精度;利用自适应的模拟退火算法能够较好的优化SVM参数并提高变压器故障诊断的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢文华		13	205	5.0	13.0
2	张霖		19	84	6.0	8.0
3	谢荣斌		8	24	3.0	4.0
4	鄢小虎		9	20	3.0	4.0
5	杨俊		4	13	2.0	3.0