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在文献研究的基础上,对离散灰色模型作了进一步改进,给出一种预测的新方法.该方法将离散灰色模型中的已知条件作了适当的拓广,从而使新模型具有更高的精度.通过变压器油中溶解气体预测的实例分析验证了该方法的有效性. 相似文献
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改进的M-ary支持向量机模型及其在变压器故障诊断中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
使用M-ary支持向量机进行基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断研究.分析结果表明,M-ary支持向量机算法简单,与一对一支持向量机的诊断精度可以比拟.在此基础上,还对常用的M-ary支持向量机模型进行了改进,将各二类分类器的输出计算值直接使用另一支持向量机进行组合,可以更好地反映各分类器之间的非线性关系,从而使新模型具有更高的分类精度.变压器的应用实例证明了改进方法的有效性和优越性. 相似文献
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遗传支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
针对支持向量机中的参数通常靠交叉试验来确定的状况,提出了遗传支持向量机,即使用遗传算法来优化支持向量机中的参数,并将之进一步应用在基于溶解气体分析的变压器故障诊断中.以变压器油中5种主要特征气体作为支持向量机的输入,以7种变压器状态作为相应的输出,选用径向基核,使用遗传算法得到优化参数,充分发挥了支持向量机具有较高泛化能力的优势.实验表明,本文方法能够在较大范围内准确地找到相应的优化参数,并能有效地进行变压器的故障诊断. 相似文献
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