粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别

摘要：

为了提高雷电过电压的识别率,满足雷电过电压识别的实时性,提出了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的雷电过电压识别模型.首先提取多种特征作为雷电过电压识别的输入向量,然后采用最小二乘支持向量机设计雷电过电压识别的分类器,采用粒子群优化算法确定最合理的分类器参数,最后通过实验分析其有效性和优越性.结果表明,PSOLSSVM可以描述雷电过电压信号与特征间变化关系,提高了雷电过电压识别率,加快了雷电过电压识别速度,识别结果优于其他模型.

关键词：雷电过电压、最小二乘支持向量机、特征提取、粒子群优化算法

所属期刊栏目：32

分类号：TM863(高电压技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目31302231;浙江省教育厅科研项目Y201226043;宁波市自然科学基金资助项目2012A610110.Project Supported by National Natural Science Foundation of China31302231;Research Project of Education Department of ZhejiangY201226043;Natural Science Foundation of Ningbo2012A610110

在线出版日期：2017-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：35-40