模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断
作者：谢荣斌 张霖 鄢小虎 杨俊 卢文华
摘要：利用群智能算法优化支持向量机（SVM）参数往往需要引入额外的变量,使变压器故障诊断问题更加复杂,对此提出一种自适应的模拟退火算法优化（ASA）支持向量机参数;通过设计自适应的冷却进度表,使得寻参的过程仅仅依赖于退火速率以及网格搜索粒度,保持了较少的参数设置;在相关数据集上的实验表明,与已提出的粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）相比,ASA算法具有更快的收敛速度以及较好的诊断精度;利用自适应的模拟退火算法能够较好的优化SVM参数并提高变压器故障诊断的精度.
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关键词：
- 支持向量机
- 模拟退火
- 变压器故障诊断
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