59、支持向量机在动力系统状态预测与变压器故障诊断中的应用

最新推荐文章于 2025-12-09 00:27:49 发布
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分类专栏： 信息学教育的现在与未来 文章标签： 支持向量机 SVR SVC
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支持向量机在动力系统状态预测与变压器故障诊断中的应用

在动力系统和电力设备的运行中，准确的状态预测和故障诊断至关重要。本文将介绍支持向量机在动力系统状态预测以及变压器故障诊断中的应用，通过实验和对比分析，展示支持向量机模型在这些领域的优势。

支持向量回归（SVR）在动力系统长期状态预测中的应用

在动力系统状态预测方面，传统的BP神经网络模型存在一定的局限性。研究表明，支持向量回归（SVR）模型在预测性能上优于传统BP神经网络模型。

  • 预测性能对比 ：通过实验数据发现，SVR模型的误差比传统BP神经网络模型约小0.07。在1 - 6步预测中，两种模型的误差非常接近，但在7 - 8步的长期预测过程中，SVR模型展现出更高的预测能力。从测试集的误差来看，SVR模型比传统BP神经网络模型约小0.08，这表明SVR模型在长期预测中具有较高的鲁棒性和抗干扰能力。因此，采用SVR模型来实现动力系统的长期状态预测。
模型 1步预测误差 2步预测误差
BP神经网络 0.04 0.06
SVR模型 0.02 0.03
  • 振动数据预处理
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能量谷优化算法与混合核支持向量机在变压器故障诊断中的高精度应用
07-31
内容概要：本文探讨了能量谷优化算法（EVOA）与混合核支持向量机（HK-SVM）在变压器故障诊断中的应用。文中介绍了HK-SVM作为一种高效的机器学习方法，在处理非线性问题时的优势及其面临的核函数选择难题。EVOA作为一...
能量谷优化算法与混合核支持向量机在变压器故障诊断中的高精度应用 能量谷优化算法
05-22
内容概要：本文探讨了能量谷优化算法（EVOA）与混合核支持向量机（HK-SVM）在变压器故障诊断中的应用。文中介绍了HK-SVM作为一种高效的机器学习方法，在处理非线性问题时能通过合适核函数的选择来提升故障诊断的准确...
【变压器故障诊断】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的电力变压器故障诊断
hustef的博客
11-05 1250
本文利用了CNN的特征提取优势和SVM的出色分类能力，采用卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)结合的组合模型，并将其应用在了电力变压器故障诊断领域，诊断效果如下图所示，诊断准确率达到了95%以上，完全可以满足科研和实际工程需要。
Matlab【故障诊断】基于支持向量机SVM实现滚动轴承故障状态识别附代码
qq_59747472的博客
07-07 1224
滚动轴承是机械设备中不可或缺的部件，其运行状态直接影响着设备的可靠性和安全性。滚动轴承故障通常发生在早期阶段，难以通过肉眼观察或传统方法进行诊断。为了提高设备可靠性，降低维修成本，及时识别滚动轴承故障状态至关重要。支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，在非线性分类问题中表现出色，尤其适用于小样本、高维数据分析，因此被广泛应用于故障诊断领域。本文将详细阐述基于SVM的滚动轴承故障状态识别方法，并探讨其优缺点以及应用场景。
【电力变压器故障诊断的组合DGA方法】基于k均值聚类和支持向量机的电力变压器故障诊断的组合技术研究（Matlab代码实现）
2301_79155639的博客
11-29 920
电力变压器故障诊断一直是电力行业的重要课题之一。您提到的组合DGA（气体分析）方法结合了k均值聚类和支持向量机（SVM），是一种有效的故障诊断技术。让我简要解释一下这种方法的工作原理：1. **气体分析（DGA）**：电力变压器在运行过程中，由于内部故障或异常情况，可能会产生气体。这些气体的类型和含量可以提供有关变压器健康状况的重要信息。气体分析是一种常用的非破坏性检测方法，用于监测变压器内部的状态。2. **k均值聚类**：k均值聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集划分成k个不同的类别（簇）
【故障诊断】基于支持向量机SVM实现滚动轴承故障状态识别（含准确率）附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-21 1318
滚动轴承作为机械设备中重要的部件，其运行状态直接影响着整机的可靠性和安全性。随着设备运行时间的推移，轴承会不可避免地出现磨损、疲劳等故障，进而导致设备性能下降甚至停机。因此，对滚动轴承进行及时、准确的故障诊断，对保障设备正常运行至关重要。本文基于支持向量机 (SVM) 算法，提出了一种滚动轴承故障状态识别方法，并利用 Matlab 软件对该方法进行了验证。
基于粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM实现故障分类预测附Matlab实现
m0_60703264的博客
12-23 1249
在工业生产和设备运行中，故障的发生是不可避免的。因此，预测和识别设备故障对于维护和生产效率至关重要。支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归分析。而粒子群算法（PSO）是一种优化算法，模拟了鸟群觅食的行为，被广泛应用于解决复杂的优化问题。近年来，研究人员开始将粒子群算法与支持向量机相结合，以提高SVM的性能和准确度。这种结合被称为PSO-SVM，已经在故障分类预测等领域取得了一定的成功。PSO-SVM的基本思想是利用粒子群算法优化支持向量机的参数，以提高其分类性能。
分类预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)分类预测
j_jinger的博客
11-19 1240
支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是一种强大的监督学习算法，广泛应用于模式识别、分类和回归等领域。其核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点最大程度地分离。相比于其他分类算法，SVM 具有处理高维数据、非线性分类和较好的泛化能力等优点，使其成为机器学习领域中备受关注的研究热点。本文将深入探讨 SVM 分类预测的理论基础、算法实现以及在实际应用中的表现。一、 SVM 的理论基础SVM 的核心在于最大化“间隔”(margin)。
LSTM-SVM长短期记忆神经网络结合支持向量机组合模型多特征分类预测/故障诊断，适合新手小白研究学习
m0_60703264的博客
04-30 917
在科技飞速发展的今天，多特征分类预测与故障诊断在工业生产、设备维护等众多领域有着至关重要的作用。想象一下，工厂里的机器设备时刻产生着大量数据，如果能准确对这些数据进行分类预测，提前诊断出设备故障，就能避免生产中断，减少巨大的经济损失。传统方法在处理复杂多特征数据时常常力不从心，而长短期记忆神经网络（LSTM）与支持向量机（SVM）相结合的组合模型，为解决这类问题带来了新希望。接下来，就让我们一起走进这个神奇的模型世界，开启学习之旅吧！​一、LSTM 与 SVM：基础原理轻松学​。
分类预测 | 基于鱼鹰算法优化卷积支持向量机OOA-CNN-SVM实现故障诊断附Matlab实现
matlab_dingdang的博客
12-07 1096
故障诊断一直是工业领域中的一个重要问题。随着技术的不断发展，人们对于故障诊断方法也提出了更高的要求。鱼鹰算法作为一种新型的优化算法，近年来受到了广泛关注。本文将介绍基于鱼鹰算法优化卷积支持向量机（OOA-CNN-SVM）实现故障诊断的方法和应用。首先，让我们来了解一下鱼鹰算法。鱼鹰算法是一种基于鱼群觅食行为和鹰捕食行为的仿生优化算法。通过模拟鱼群觅食和鹰捕食的过程，鱼鹰算法能够在搜索过程中实现全局和局部搜索的平衡，从而有效地寻找到最优解。
时序预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的电力负荷预测模型
Matlab245的博客
11-18 1289
电力负荷预测是电力系统规划、运行和控制中的关键环节，准确的负荷预测对于保障电力系统安全稳定运行、提高经济效益以及促进电力市场健康发展至关重要。传统的电力负荷预测方法，例如时间序列分析、回归分析等，在处理非线性、非平稳的电力负荷数据时往往存在精度不足的问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）凭借其强大的非线性映射能力和良好的泛化性能，在电力负荷预测领域得到广泛应用。
变压器DGA油色谱故障数据共748组（故障诊断，机器学习，深度学习，SVM支持向量机，PCA）
Jason_Orton的博客
02-22 1191
本人自己整理过的数据集，共748组数据，包含8种故障类型（含正常）：数据获取跳转最后一行。数据有论文来源，现在下单另外加送两篇含有故障数据的论文（与这748组不重复）
MATLAB实现基于支持向量机的电力变压器智能故障诊断系统
11-16
在此领域中，支持向量机（SVM）作为一种强大的分类器，在电力变压器故障诊断领域表现出了显著的优势。 支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其核心思想是在特征空间中寻找最优超平面，以最大化...
基于邻域粗糙集与引力搜索算法优化的支持向量机DGA变压器故障诊断研究
07-29
内容概要：本文介绍了基于邻域粗糙集、引力搜索算法和支持向量机的DGA变压器故障诊断方法。首先，利用邻域粗糙集对DGA数据中的特征进行分类和约简，减少数据冗余，提高后续算法效率。接着，采用引力搜索算法对支持...
基于SVM与K-means的图像分割实现
listhi520的博客
12-05 464
基于SVM与K-means的图像分割实现
学习笔记二十六：支持向量机-软间隔与正则化
dengdaijc的专栏
12-06 1118
软间隔SVM通过引入松弛变量和正则化参数C，解决了硬间隔SVM对噪声敏感和过拟合的问题。其核心思想是在最大化间隔的同时允许部分样本违反约束，通过参数C平衡间隔最大化与分类误差。使用替代损失函数（如Hinge损失）将问题转化为凸优化，对偶问题中拉格朗日乘子α_i被限制在0≤α_i≤C范围内。正则化项控制模型复杂度，提高泛化能力。软间隔SVM能处理线性不可分数据，保持稀疏性，支持向量包含边界内和误分类样本，实际应用中需通过交叉验证选择合适C值。该方法结合核函数可有效解决复杂分类问题，其正则化思想在机器学习中具有
学习笔记二十五：支持向量机-核函数
dengdaijc的专栏
12-05 940
核函数是支持向量机(SVM)处理非线性分类问题的关键方法。它通过将数据映射到高维特征空间，使原本线性不可分的问题转化为线性可分问题，同时避免直接计算高维内积。常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯核(RBF核)，其中高斯核因强大的非线性能力最为常用。核函数选择直接影响模型性能，需要根据数据特点、问题规模进行权衡，通常从高斯核开始尝试并通过交叉验证调参。核函数组合可构造更复杂的核函数，为SVM提供灵活的非线性处理能力。
基于MATLAB实现SVM和集成特征的水稻病害图像识别系统
Dev7z的博客
12-05 792
着农业科技的进步，水稻病害的及时识别和精准分类对于提高水稻产量和质量具有重要意义。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）和集成特征表示的水稻病害图像识别系统。该系统结合了颜色、形状和纹理等多种传统特征，采用特征融合方法提高病害识别的准确性。
周志华《机器学习—西瓜书》五
最新发布
2301_80402620的博客
12-09 784
本文介绍了支持向量机(SVM)的核心原理与求解方法。首先阐述了SVM的基本思想：在多个可能的分类超平面中，选择间隔最大化的"正中间"超平面以获得最佳泛化能力。通过数学推导，将最大化间隔问题转化为最小化||w||²的凸二次规划问题。重点讲解了SVM的对偶问题求解过程，包括拉格朗日乘子法的应用、KKT条件的推导，以及高效的SMO算法实现。SMO算法通过每次优化两个变量来高效求解大规模问题，最终得到稀疏的支持向量解。文章还详细说明了如何从对偶问题的解反推原始参数w和b，并强调了支持向量在确定决
人工蜂群优化支持向量机在变压器故障诊断中的应用
资源摘要信息:"基于人工蜂群算法优化支持向量机的变压器故障诊断"这一研究聚焦于电力系统中关键设备——变压器的故障诊断技术，旨在通过智能优化算法提升诊断模型的准确性和稳定性。变压器作为电能传输与分配的核心...
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