基于SVM改进PSO算法的电缆接头温度预测分析

• 作者: 何森 宁博扬 樊浩
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力电缆 接头温度预测模型 SVM 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TN62
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1902687

摘要

为了获得更高的电缆接头温度预测精度,引入了粒子群(PSO)优化算法来动态寻优标准化参数.以PSO-SVM算法对电缆接头温度进行预测,生成相应的训练与测试样本.通过训练样本来计算PSO-SVM模型乘子λ及其偏差量B,再根据计算得到的B与λ处理测试样本获得模型精度与预测效果.仿真分析结果表明:采用PSO-SVM方法可以预测得到更加符合实测值的结果,获得比SVM预测方法更优的相对误差,得到的优化参数是完全有效的.大小不一样的数据样本会对预测结果精度造成明显影响,其中样本较多时可以获得相对更高的预测精度.