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基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测
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2017-12-30
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针对变压器油中溶解气体浓度的检测问题，提出基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测模型。首先，采用互信息变量选择方法选取预测模型的输入变量; 然后，对输入变量进行相空间重构，采用核主元分析对重构相空间进行特征提取，达到数据降维、滤除数据噪声、消除变量间相关性的目的，并用Renyi熵信息测度确定核主元分析的模型参数; 最后，将核主元分析提取的主元变量作为核极限学习机的输入，建立变压器油中溶解气体浓度的预测模型。与灰色预测模型、仅变量选择的预测模型、仅特征提取的预测模型的对比实验结果表明，所提出的基于二次维数约简的油中溶解气体浓度预测模型具有较优的预测精度和泛化能力。
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