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移轉帶動構架體在發電變壓器問題整治時的踐行
1970年01月01日 08:00 變壓器產業網

  只有正確選擇參數,才可以使SVM的分類得到比較好的效果。SVM佳參數選擇目前還沒有十分好的方法,一般可通過交叉試驗進行求解,但這種方法相當費時;在實踐中也可以采用網格搜索法來確定參數,但該方法需要人為確定參數的范圍、變化步長等因素,并且識別效果也不一定理想。為了克服上述缺陷,避免參數選擇的盲目性,本文使用遺傳算法來實現SVM中的參數優化。

  遺傳算法GA是一種基于自然選擇和自然遺傳的全局優化算法。用GA對多個體組成的群體進行操作,通過GA可以使個體間的信息得以交換,這樣,群體中的個體一代一代地得以優化,并逐步逼近優解。

  GA的3個主要算子分別為:(1)選擇。即根據每個個體的適應度值大小選擇,適應度較高的個體被遺傳到下一代群體中的概率較大;適應度較低的個體被遺傳到下一代群體中的概率較小。這樣就可以使群體中個體的適應度值不斷接近優解。

 ?。?)交叉。又稱重組,是按較大的概率從群體中選擇兩個個體,交換兩個個體的某個或某些位。交叉算子產生子代,子代繼承了父代的基本特征。(3)變異。即以較小的概率對個體編碼串上的某個或某些位值進行改變。

  遺傳SVM遺傳SVM流程本文提出的遺傳SVM模型,采用GA來優化SVM中的參數,具體過程如下:(1)系統初始化,包括參數和初始種群;(2)計算初始的目標函數值;(3)判斷是否達到結束條件,若達到,則輸出結果,否則轉步驟(4);(4)進行適應度值的計算、選擇、交叉和變異;(5)計算子代的目標函數值,并重插子代到種群,轉入步驟(3)。

  參數選擇本文采用真值編碼方法,這主要是因為真值編碼適合于在較大空間遺傳搜索,并且改善了GA的計算復雜性,提高了運算效率。因為要優化兩個參數C和σ,所以建立了一個具有40個個體,每個個體有2個變量的隨機種群作為原始種群。為了避免SVM的過學習現象,將訓練樣本劃分為正式訓練和輔助訓練樣本,目標函數為正式訓練樣本集與輔助訓練樣本集的正判率之和。

  在遺傳搜索的初始階段,正式和輔助訓練樣本集的正判率會同時增加;隨著搜索的進行,正式訓練樣本集正判率的增加會變慢;當正式訓練樣本集的正判率進一步提高,輔助訓練樣本集的正判率減小時,就要停止遺傳搜索<7>.

  結語SVM是一種基于統計學習的理論,有較好的泛化能力,在故障診斷領域得到了越來越多的應用。本文使用遺傳SVM進行變壓器的故障診斷研究,用GA實現了SVM中參數的優化,該優化方法能快速準確地在大范圍內找到優化值,并進一步應用到基于油中溶解氣體的變壓器故障診斷中。實例分析表明了本文算法的有效性以及相比其他方法的優越性。

 

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