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基于AdaBoost.M2-ISSA-ELM算法的電力變壓器故障診斷方法

電力自動(dòng)化設(shè)備 頁數(shù): 8 2024-04-01
摘要: 為提高電力變壓器故障診斷精度,將集成學(xué)習(xí)和群體智能優(yōu)化算法相結(jié)合,提出一種電力變壓器故障診斷方法。使用極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)作為基學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建集成學(xué)習(xí)框架下的基分類器,并針對(duì)ELM模型性能受參數(shù)初始化影響較大、易陷入局部最優(yōu)問題,引入基于正弦優(yōu)化的改進(jìn)麻雀搜索算法(ISSA)優(yōu)化相關(guān)參數(shù),提高基分類器的分類性能。使用改進(jìn)的自適應(yīng)增強(qiáng)(AdaBoost.M2)算法構(gòu)建集成學(xué)習(xí)模型... (共8頁)

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