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基于INTLBO-SVR的低压断路器热脱扣时间预测
被引量：
4
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作者
张凌波
操春名
徐震浩
《现代电子技术》
北大核心
2019年第16期30-35,共6页
热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Nic...
热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBO-SVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。
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关键词
低压断路器
热脱扣时间预测
支持向量回归
隔离小生境教学算法
参数优化
预测模型
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职称材料
题名
基于INTLBO-SVR的低压断路器热脱扣时间预测
被引量：
4
1
作者
张凌波
操春名
徐震浩
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第16期30-35,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573144)
国家自然科学基金(61773165)
国家自然科学基金(61673175)~~
文摘
热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBO-SVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。
关键词
低压断路器
热脱扣时间预测
支持向量回归
隔离小生境教学算法
参数优化
预测模型
Keywords
low-voltage circuit breaker
thermal tripping time prediction
support vector regression
INTLBO
parameter optimization
prediction model
分类号
TN133-34 [电子电信—物理电子学]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于INTLBO-SVR的低压断路器热脱扣时间预测
张凌波
操春名
徐震浩
《现代电子技术》
北大核心
2019
4
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