10.3969/j.issn.1000-3932.2018.08.008
基于组合预测模型的变压器油中溶解气体浓度预测
结合BP神经网络和灰色理论两种单项预测模型算法,提出组合优化预测模型算法,实现对变压器油中溶解气体浓度更为精确的预测.该组合模型算法机理是根据预测误差平方和最小化的原则,首先计算各单项预测模型的权重,然后将各单项模型的权重进行加权综合计算,建立组合最优预测模型.以变压器中溶解的H2为例验证了该组合算法汲取了两种单项算法的优点,不仅使各单项预测算法的预报误差降低,也有效提高了预测模型的预报性能.
组合预测模型、变压器油、溶解气、浓度、BP神经网络、灰色理论、预报误差、预报性能
45
TH83;TM411
2018-09-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
607-610,639