基于改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断

• 作者: 吕冰 张博皓
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 萤火虫算法 极限学习机 电力电容器 遗传算法 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 107-110
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2343字
• 语种: 中文

摘要

针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型.选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断.研究结果表明,与其他算法比较可知,IFA_ELM可以有效提高电力电容器故障诊断的准确率和降低误判率,为电力电容器故障诊断提供新的方法和途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕冰	青岛科技大学自动化与电子工程学院	3	1	1.0	1.0
2	张博皓	青岛科技大学自动化与电子工程学院	1	0	0.0	0.0