41、基于免疫粒子群优化的支持向量回归及电力系统故障检测方法

基于免疫粒子群优化的支持向量回归及电力系统故障检测方法

在机器学习和电力系统故障检测领域，有两种重要的方法值得深入探讨。一种是基于免疫粒子群优化（IPSO）的支持向量回归（SVR）参数优化方法，另一种是人工神经网络（ANN）和隐藏空间支持向量机（HSSVMs）用于电力系统故障检测的方法。下面我们将详细介绍这两种方法。

免疫粒子群优化的支持向量回归

方法概述

为了避免过拟合并获得高泛化性能，我们提出了一种基于免疫粒子群优化（IPSO）的支持向量回归（SVR）参数优化方法。该方法将粒子群算法与免疫算法相结合，通过一系列操作来寻找SVR的最优参数。

具体步骤

1. 适应度计算 ：
   • 直接使用数据集交叉验证的均方根误差（RMSE）作为每个粒子的适应度。对于包含n个数据的数据集，第i个粒子的适应度计算公式为：
     [fitness = RMSE = \sqrt{\frac{\sum_{j = 1}^{n}(y_j - y_j’)^2}{n}}]
   • 其中，$y_j$ 是第j个数据的目标值，$y_j’$ 是该粒子对应的预测值，$1\leq j\leq n$。适应度越低，方法效果越好，目标是找到适应度为0的最优点。
2. 亲和力计算 ：
   • 将粒子视为免疫算法中的抗体，根据粒子的适应度和位置来定义其亲和力。第i个粒子的亲和力计算公式为：
     [affinity_i = \frac{1}{fitness_i + dis_i}]