SVM-NSGA-II

SVM-NSGA-II是一种结合了支持向量机回归模型和NSGA-II优化算法的方法。在非晶合金变压器结构优化中，SVM回归模型被用来建立变压器的性能预测模型，通过训练这个模型，可以预测不同结构参数下的变压器性能。而NSGA-II优化算法则用于求解多目标优化问题，通过遗传算法的思想，在多个优化目标之间进行平衡，找到Pareto最优解集。通过将变压器结构参数作为优化变量，根据多个目标函数进行优化，可以得到非晶合金变压器的最优结构参数组合。SVM-NSGA-II方法的优点是收敛速度较快，具有较高避免陷入局部最优的能力，能够有效地进行变压器参数的建模和优化。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于SVM和NSGA-II的非晶合金变压器结构优化matlab仿真](https://blog.csdn.net/Simuworld/article/details/131862900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于支持向量机和NSGA-II的非晶合金变压器结构优化算法MATLAB仿真](https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details/126736006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]