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文檔簡介
1、近年來,國內(nèi)外多次遭遇架空輸電線覆冰事故,影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行,嚴重時會導(dǎo)致大面積停電事故,影響人們的正常生活,并給電網(wǎng)造成巨大的經(jīng)濟損失。因此,有必要對輸電線覆冰厚度進行預(yù)測。
目前,輸電線覆冰厚度的預(yù)測方法有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢而且容易收斂到局部極值;灰色理論對原始數(shù)據(jù)不是呈指數(shù)增長時,其預(yù)測精度較低;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理高維度問題時會讓學(xué)習(xí)更加費時。而支持向量機算法可以較
2、好的處理收斂速度慢,高維度等問題,因此本文選擇支持向量機來對輸電線覆冰厚度進行預(yù)測。本文的主要工作總結(jié)如下:
?。?)對輸電線覆冰的形成條件、影響因素、分類及產(chǎn)生機理進行了深入分析,并對比分析了幾種常用的輸電線覆冰模型的優(yōu)劣;
?。?)分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機算法對輸電線覆冰厚度進行數(shù)值模擬。通過比較發(fā)現(xiàn),RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色理論,而支持向量機算法的懲罰因子和核參
3、數(shù)的取值會直接影響模型的精度,而傳統(tǒng)的支持向量機算法并未對懲罰因子和核參數(shù)的取值進行優(yōu)化設(shè)計。為了對這兩個參數(shù)進行優(yōu)化,引入了粒子群算法和遺傳算法,通過優(yōu)化得到不同的懲罰因子和核參數(shù),基于優(yōu)化后的參數(shù),分別建立輸電線覆冰厚度的預(yù)測模型,對輸電線覆冰厚度進行預(yù)測。為了評價模型的優(yōu)劣,引入了均方誤差指標(biāo);
?。?)在matlab下設(shè)計了GUI,提供了不同數(shù)據(jù)的輸電線覆冰厚度預(yù)測的軟件工具。比較發(fā)現(xiàn),經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的支持向量機算法優(yōu)
4、于經(jīng)粒子群算法優(yōu)化后的支持向量機算法,前者更適合于輸電線覆冰厚度預(yù)測。
通過研究發(fā)現(xiàn):1)文中提供的輸電線覆冰厚度的數(shù)據(jù)樣本有限,針對這種情況,支持向量機算法優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);2)文中提供的輸電線覆冰厚度的數(shù)據(jù)樣本中含有多個輸入和一個輸出,屬于高維問題,在處理此類問題時,支持向量機算法優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);3)針對小樣本、高維度的輸電線覆冰厚度數(shù)據(jù),經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的支持向量機算法優(yōu)于經(jīng)粒子群算法優(yōu)化后的支持向量機算法,前者更適
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