基于M-LS-SVR的变压器油中溶解气体浓度预测

• 作 者: 李洪超 王伟刚 董雪梅
• 机 构: 浙江工商大学统计与数学学院
• 出 处: 电气技术
• 发表日期: 2016年1期
• 关键词: 电力变压器 油中溶解气体分析 浓度预测 最小二乘支持向量机 power transformer dissolved gas analysis concentra
• 基金项目: 国家自然科学基金（11371321,11201420）浙江省自然科学基金（LY13A010003,LQ12A01016）浙江省教育厅基金（Y201326953）浙江工商大学人文社科统计学基地资助项目

为预测变压器油中溶解气体的浓度,提出了混合最小二乘支持向量机回归（Mixed Least Square Support Vector Regression,M-LS-SVR）算法。该算法使用线性和非线性核函数的组合作为预测函数,利用真实数据自适应选择其混合比例因子。实验结果表明,与目前比较流行的BP神经网络方法、SVR方法和LS-SVR方法的预测结果相比,该方法具有更小的预测误差,更低的复杂性以及更好的泛化能力。