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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明公开一种基于核主成分分析的GWO‑GRNN油中溶解气体体积分数预测方法，包括：步骤一：利用变压器油中溶解气体的历史监测数据生成多维参考向量；步骤二：通过KPCA分析多维参考向量，将累计贡献率超过90％的向量和待预测气体输入GRNN模型；步骤三：通过灰狼优化算法确定光滑因子σ，实现GRNN神经网络参数最优化，建立GWO‑GRNN模型；步骤四：通过GWO‑GRNN模型预测变压器油中溶解气体体积分数；本发明引入灰狼优化算法对GRNN网络中的光滑因子进行优化，提高了预测模型的精度。
主权项：1.一种基于核主成分分析的GWO-GRNN油中溶解气体体积分数预测方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤一：利用变压器油中溶解气体的历史监测数据生成多维参考向量；步骤二：通过KPCA分析多维参考向量，将累计贡献率超过90％的向量和待预测气体输入GRNN模型；步骤三：通过灰狼优化算法确定光滑因子σ，实现GRNN神经网络参数最优化，建立GWO-GRNN模型；步骤四：通过GWO-GRNN模型预测变压器油中溶解气体体积分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于核主成分分析的GWO-GRNN油中溶解气体体积分数预测方法
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