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基于改进粒子群算法与SVM的变压器状态评估

     

摘要

本文采用改进粒子群算法,通过动态地调整算法的全局与局部搜索能力对SVM参数优化,提高了分类准确率。本文以变压器油中溶解气体(DGA)浓度为评估指标,将变压器分成正常、注意、异常、严重4个等级。通过实例数据分析得出,用改进后粒子群算法更适合在变压器状态评估中应用。

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