基于CSO-LSSVM的复杂气象条件下污区等级评估方法

• 作者: 沈志 王昕 黄绪勇
• 来源期刊: 云南电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 污区等级评估 复杂气象条件 数据分析 最小二乘支持向量机 鸡群优化算法
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 云电论坛专栏
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TM74
• 字数: 3216字
• 语种: 中文

摘要

污区等级是评价绝缘子以及输电网安全性能的重要指标,为了研究所处地区的气象数据与污区等级的关系,建立基于气象数据的污区等级评估方案,本文利用现有云南省气象数据及污区等级分布数据,提出了基于CSO-LSSVM的污区等级评估方法,首先对现有气象数据进行整理分析,采用了LSSVM算法对数据模型进行学习和评估,针对LSSVM参数确定较为困难的问题,引入了CSO算法对LSSVM的参数进行寻优,实验结果表明,相较于传统BP神经网络的评估模型,CSO-LSSVM算法所构建的气象数据与污区等级评估模型评估结果正确率较高,具有一定的实际应用意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昕	上海交通大学电工与电子技术中心	151	1094	19.0	27.0
2	沈志	云南电网有限责任公司电力科学研究院	11	7	2.0	2.0
3	黄绪勇	云南电网有限责任公司电力科学研究院	16	38	4.0	5.0