基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测

• 作者: 王海涛 陈明 文中 方萌
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 接地网 腐蚀速率 核主成分分析 改进斑点鬣狗算法 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 电网分析与研究|POWER GRID ANALYSIS & STUDY
• 页码范围: 62-68
• 页数: 7页
• 分类号: TM862
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7598.2022.02.010

摘要

为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量.通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后的斑点鬣狗算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立了基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测模型.仿真结果表明,经ISHO优化LSSVM接地网腐蚀速率预测模型的平均相对误差、均方根误差、全局最大相对误差均定系数分别为2.79％、0.139、3.53％和0.995,均优于其他接地网腐蚀预测模型,验证了模型的正确性和优越性.