基于最小二乘支持向量机的变压器油中气体浓度预测

摘要：

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性.为提高预测的精度和可靠性,应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论建立了同时预测变压器油中7种主要特征气体(氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳)的预测模型.该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势,具有较高的预测精度和泛化能力.实例分析验证了该模型的有效性.

关键词：最小二乘支持向量机、溶解气体分析、变压器、高电压与绝缘技术

所属期刊栏目：30

分类号：TM855(高电压技术)

在线出版日期：2006-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-94