基于IWPA优化LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测研究
Insulators and Surge Arresters（2022）
Abstract
通过输电线路接地网腐蚀试验获得44样本数据,对样本数据进行主成分分析,根据计算结果确定pH值、Cl-含量和NO3-含水量为输电线路接地网腐蚀预测模型的输入量.针对狼群算法存在的缺陷,对探狼游走行为和猛狼运动步长进行改进,得到改进狼群算法.利用改进狼群算法对最小二乘支持向量机进行优化,建立基于IWPA-LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测模型.采用IWPA-LSSVM预测模型对线路接地网腐蚀程度进行预测,结果表明,IWPA-LSSVM预测模型的平均相对误差、全局最大相对误差和均方根误差分别为3.47％、4.35％和0.0164,均优于其他预测模型,验证了提出的输电线路接地网腐蚀预测方法的正确性和实用性.
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