典型文献
基于改进预测模型的水电机组状态趋势预测
文献摘要：
针对水电机组信号呈现的非线性和非平稳特性,提出了基于改进麻雀搜索算法与支持向量回归相结合的预测模型(ItSSA_SVR).将麻雀搜索算法进行自适应改进,首先在种群初始化方面,引入Sine混沌映射来影响算法的整个过程,使种群在搜索空间更加均匀的分布;其次采用自适应学习因子ω来提高算法的搜索能力,并通过Levy飞行算法这种随机游走策略来避免陷入局部最优的难题;最后,采用t分布对个体进行变异,提高算法的全局搜索性和局部搜索性的同时也提高了搜索速度.采用所提的改进麻雀搜索算法,建立SVR模型,基于iSMA2000一体化状态监测与趋势分析系统,对某水电站机组的上导X摆度值监测数据实例进行分析验证.结果 表明,该预测模型具有更好的预测精度,且能拟合数据的波动状况,并根据实际工程应用需求,将此模型与HCON可视化软件结合,开发了组态化预测模块,实现了趋势预警模块的功能,对预测水电机组未来运行状态的发展趋势有一定的指导意义.
文献关键词：
趋势预测;麻雀搜索;支持向量回归;HCON;预警模块
中图分类号：
作者姓名：
陈畅;张毅;段炼达;王聪
作者机构：
中国水利水电科学研究院,北京100038;北京中水科水电科技开发有限公司,北京100038;中铁云网信息科技有限公司,北京100036
文献出处：
引用格式：
[1]陈畅;张毅;段炼达;王聪-.基于改进预测模型的水电机组状态趋势预测)[J].水电能源科学,2022(01):163-167
A类：
ItSSA,iSMA2000,HCON
B类：
水电机组状态,状态趋势预测,非平稳特性,改进麻雀搜索算法,支持向量回归,SVR,种群初始化,Sine,混沌映射,射来,搜索空间,自适应学习,学习因子,搜索能力,Levy,随机游走策略,局部最优,全局搜索,局部搜索,状态监测,水电站机组,摆度,分析验证,实际工程应用,应用需求,可视化软件,软件结合,组态,趋势预警,预警模块
AB值：
0.333466
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