吴军
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 供职机构：三峡电力职业学院更多>>
- 相关领域：电气工程一般工业技术更多>>
- 一种基于多方法组合的新型等值附盐密度预测模型被引量：2
- 2011年
- 为了克服目前预测等值附盐密度的三种单一预测模型,即多元线性回归法,BP神经网络法和最小二乘支持向量机法存在的问题,以光传感器输变电设备盐密在线监测系统提供的数据为依据,建立了基于小波神经网络的一种等值附盐密度的非线性组合预测模型。该模型为单输出的3层小波神经网络,即将多元线性回归,BP神经网络及最小二乘支持向量机的预测结果作为模型的输入,实际测量值作为输出,使训练的网络具有预测能力。为了更好地反映单一模型预测值对等值附盐密度的影响及提高等值附盐密度的预测精度,选用Morlet小波构建小波神经网络,采用误差反向传播学习算法来训练网络,利用遗传算法确定网络参数的初始值。仿真结果表明本模型预测精度不仅高于任一个单一预测模型,而且高于线性组合预测模型。
- 吴军帅海燕
- 关键词：等值附盐密度多元线性回归BP神经网络最小二乘支持向量机组合预测小波神经网络
- 基于最小二乘支持向量机的复杂气象条件下绝缘子等值附盐密度的预测被引量：9
- 2011年
- 以"光传感器输变电设备盐密在线监测系统"提供的数据为依据,建立了一种基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,该模型以温度(T)、相对湿度(H)、风速(W_V)、气压(P)、雨量(R)等5个变量为输入参数,等值附盐密度为输出参数,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,用最小二乘法实现了支持向量机算法。用网格搜索法对最小二乘支持向量机最优参数进行自动选取,提高了预测的快速性和准确性。仿真结果表明,与BP神经网络预测的结果相比,该模型预测的等值附盐密度更接近实测结果。本文的方法为电网污区分布图的计算提供了一条新的思路。
- 吴军刘飞
- 关键词：最小二乘支持向量机气象条件绝缘子
