基于M-LS-SVR的变压器油中溶解气体浓度预测

• 作者: 李洪超 王伟刚 董雪梅
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 电力变压器 油中溶解气体分析 浓度预测 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 字数: 4409字
• 语种: 中文

摘要

为预测变压器油中溶解气体的浓度,提出了混合最小二乘支持向量机回归(Mixed Least Square Support Vector Regression,M-LS-SVR)算法.该算法使用线性和非线性核函数的组合作为预测函数,利用真实数据自适应选择其混合比例因子.实验结果表明,与目前比较流行的BP神经网络方法、SVR方法和LS-SVR方法的预测结果相比,该方法具有更小的预测误差,更低的复杂性以及更好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟刚	浙江工商大学统计与数学学院	11	27	3.0	4.0
2	李洪超	浙江工商大学统计与数学学院	1	3	1.0	1.0
3	董雪梅	浙江工商大学统计与数学学院	2	3	1.0	1.0