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基于IDBO-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型
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作者 陈静 李荣浩 《湖北民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期343-348,374,共7页
针对输电线路受多种气象因素影响导致覆冰厚度预测精度低的问题,提出基于改进蜣螂优化(improved dung beetle optimizer,IDBO)算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的输电线路覆冰厚度预测模型。首先... 针对输电线路受多种气象因素影响导致覆冰厚度预测精度低的问题,提出基于改进蜣螂优化(improved dung beetle optimizer,IDBO)算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的输电线路覆冰厚度预测模型。首先,使用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)计算输电线路覆冰厚度与不同气象因素之间的相关性,选择具有高相关性的气象因素以确定输入变量;其次,通过引入Halton序列、Levy飞行策略和T分布扰动来改进蜣螂优化(dung beetle optimizer,DBO)算法;最后,使用IDBO算法寻优LSSVM参数:调节因子、核函数宽度,提高模型预测精度。以某地输电线路历史监测数据为样本,将IDBO-LSSVM的输电线路预测结果与其他7种预测模型进行比较,发现平均绝对误差分别降低了约27%、36%、25%、23%、24%、44%和39%。该研究证实了基于IDBO-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型可以有效提高预测精度。 展开更多
关键词 输电线路 覆冰厚度预测 皮尔逊相关系数分析 改进蜣螂优化算法 最小二乘支持向量机
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