本文選題：變壓器油 + 油中溶解氣體��； 參考：《控制工程》2017年11期

【摘要】：針對(duì)變壓器油中溶解氣體濃度預(yù)測(cè)中存在的變量取值范圍影響預(yù)測(cè)精度問題,提出了基于核目標(biāo)度量規(guī)則(Kernel Target Alignment,KTA)和支持向量機(jī)(Support Vector Machines,SVM)的油中溶解氣體濃度預(yù)測(cè)方法。在分析油中溶解氣體產(chǎn)生機(jī)理的基礎(chǔ)上選取輸入變量,采用KTA對(duì)輸入變量進(jìn)行尺度縮放來避免變量的取值范圍影響SVM泛化性能問題,利用交叉驗(yàn)證法選擇SVM的參數(shù),建立油中溶解氣體濃度的KTA-SVM預(yù)測(cè)模型。將所提出的方法與SVM和灰色模型進(jìn)行比較,均方根誤差分別為0.156 8、0.179 1、0.220 5,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提出的方法具有較優(yōu)的預(yù)測(cè)精度和泛化性能。
[Abstract]:Aiming at the problem that the range of variables in the prediction of dissolved gas concentration in transformer oil affects the prediction accuracy, a prediction method of dissolved gas concentration in transformer oil based on Kernel Target alignment (KTA) and support Vector machines (SVM) is proposed.On the basis of analyzing the mechanism of dissolved gas production in oil, the input variables are selected, and the input variables are scaled by KTA to avoid the problem that the range of variables affects the generalization performance of SVM, and the parameters of SVM are selected by cross-validation method.The KTA-SVM prediction model of dissolved gas concentration in oil was established.Compared with SVM and grey model, the root mean square error of the proposed method is 0.156 / 0.1791 / 0.2205.The experimental results show that the proposed method has better prediction accuracy and generalization performance.
【作者單位】： 宜春學(xué)院物理科學(xué)與工程技術(shù)學(xué)院;江西工程學(xué)院電子信息工程學(xué)院;宜春學(xué)院生命科學(xué)與資源環(huán)境學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51366013) 江西省教育廳科技項(xiàng)目(GJJ161015)
【分類號(hào)】：TM41;TP18

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本文編號(hào)：1742450