典型文献
基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测
文献摘要：
为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量.通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后的斑点鬣狗算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立了基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测模型.仿真结果表明,经ISHO优化LSSVM接地网腐蚀速率预测模型的平均相对误差、均方根误差、全局最大相对误差均定系数分别为2.79％、0.139、3.53％和0.995,均优于其他接地网腐蚀预测模型,验证了模型的正确性和优越性.
文献关键词：
接地网;腐蚀速率;核主成分分析;改进斑点鬣狗算法;最小二乘支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
王海涛;陈明;文中;方萌
作者机构：
三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002;国网西安供电公司,陕西西安 710032
文献出处：
引用格式：
[1]王海涛;陈明;文中;方萌-.基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测)[J].智慧电力,2022(02):62-68
A类：
ISHO,斑点鬣狗算法,改进斑点鬣狗算法
B类：
KPCA,LSSVM,接地网,腐蚀速率预测,核主成分分析法,主元,腐蚀预测,收敛因子,线性调整,莱维飞行策略,最小二乘支持向量机,惩罚参数,核函数,函数参数,平均相对误差
AB值：
0.150938
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