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申请/专利权人：汉河(阳谷)电缆有限公司;焦作汉河电缆有限公司

摘要：本发明涉及电力电缆技术领域，尤其涉及一种超高压电缆的性能预测方法。包括数据收集、数据清洗、构建遗传算法优化支持向量回归SVR的算法模型以及利用训练好的模型进行性能预测和评估等步骤。该方法收集超高压电缆的相关数据，采用基于密度的孤立点检测方法进行数据清洗和归一化，通过遗传算法优化SVR的参数和特征选择，最后对新电缆进行性能预测并评估准确性和可靠性。超高压电缆制造工艺参数包括多种工艺参数，性能数据包括电气、机械、热性能参数等。本发明能有效预测超高压电缆性能，为其设计、制造和运行维护提供科学依据，具有重要的实际应用价值。

主权项：1.一种超高压电缆的性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先是数据收集，收集大量超高压电缆的相关数据，包括制造工艺参数以及实际运行中的性能数据；S2、其次采用基于密度的孤立点检测方法对收集到的数据进行数据清洗，进行数据归一化；S3、然后根据超高压电缆性能预测的特点和需求，构建使用遗传算法优化支持向量回归SVR的算法模型，采取特征选择与参数优化一体化，在优化SVR参数的同时，考虑对输入特征进行选择；S4、最后利用训练好的模型对新的超高压电缆进行性能预测，输入电缆的相关参数，模型将输出预测的性能指标，并且对预测结果进行评估和分析，判断预测的准确性和可靠性；所述步骤S3中使用遗传算法优化支持向量回归SVR的实现步骤如下：S31、首先是编码设计，将个体的染色体编码分为两部分，一部分用于表示SVR的参数，惩罚系数C和核函数参数，采用实数编码；另一部分用于特征选择，采用二进制编码，每个位对应一个特征，0表示不选择该特征，1表示选择该特征；S32、其次随机生成一定数量的个体，组成初始种群，每个个体既包含SVR参数的初始值，又有特征选择的初始状态；S33、然后是定义适应度函数，适应度函数同时考虑预测误差和选择的特征数量，设数据集有n个样本，实际值为，预测值为，选择的特征数量为m，总特征数量为N，则适应度函数定义为，其中MSE是均方误差，是权重系数，用于平衡预测误差和特征数量的重要性；S34、接下来是遗传操作，选择操作中根据个体的适应度值，采用轮盘赌方式选择优秀的个体进入下一代；交叉操作中对于SVR参数部分，采用算术交叉，对于特征选择部分，采用单点交叉方式；变异操作中SVR参数部分进行实数变异，特征选择部分进行二进制变异；S35、最后重复步骤S33和S34，直到满足终止条件，所述终止条件为达到预设的迭代次数，最终得到优化后的SVR参数和特征选择结果。

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