【摘要】：針對變壓器油中溶解氣體濃度的檢測問題,提出基于二次維數(shù)約簡的油中溶解氣體濃度預(yù)測模型。首先,采用互信息變量選擇方法選取預(yù)測模型的輸入變量;然后,對輸入變量進(jìn)行相空間重構(gòu),采用核主元分析對重構(gòu)相空間進(jìn)行特征提取,達(dá)到數(shù)據(jù)降維、濾除數(shù)據(jù)噪聲、消除變量間相關(guān)性的目的,并用Renyi熵信息測度確定核主元分析的模型參數(shù);最后,將核主元分析提取的主元變量作為核極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入,建立變壓器油中溶解氣體濃度的預(yù)測模型。與灰色預(yù)測模型、僅變量選擇的預(yù)測模型、僅特征提取的預(yù)測模型的對比實驗結(jié)果表明,所提出的基于二次維數(shù)約簡的油中溶解氣體濃度預(yù)測模型具有較優(yōu)的預(yù)測精度和泛化能力。
[Abstract]:In order to detect the concentration of dissolved gas in transformer oil, a prediction model of dissolved gas concentration in transformer oil based on quadratic dimension reduction is proposed. Firstly, the mutual information variable selection method is used to select the input variables of the prediction model. Then, the input variables are reconstructed in phase space, and the feature extraction of the reconstructed phase space is carried out by kernel principal component analysis, which can reduce the dimension of the data and filter the data noise. The purpose of eliminating the correlation between variables is to determine the model parameters of kernel principal component analysis by using Renyi entropy information measure. Finally, the principal component variables extracted by kernel principal component analysis are used as input of kernel limit learning machine. A prediction model of dissolved gas concentration in transformer oil is established. Compared with the grey prediction model, the prediction model with only variable selection and the prediction model with only feature extraction, the experimental results show that, The prediction model of dissolved gas concentration in oil based on quadratic dimension reduction has better prediction accuracy and generalization ability.
【作者單位】： 宜春學(xué)院物理科學(xué)與工程技術(shù)學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51366013) 江西省教育廳科技項目(GJJ161015)資助
【分類號】：TM411

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本文編號：2212509