变压器油色谱预测的WNN-GNN-SVM组合优化模型

本文主要探讨了一种基于WNN（小波神经网络）、GNN（灰色神经网络）和SVM（支持向量机）的组合预测模型在电力变压器油色谱时间序列预测中的应用。首先，作者深入剖析了这三种预测方法的基本原理，它们各自具有不同的优势，如WNN的局部性和全局性结合，GNN的非线性建模能力，以及SVM的高效分类性能。然而，这些方法的性能可能受到结构参数的影响，如神经元数量、学习率等。 为了提升预测精度，作者引入了粒子群优化（PSO）算法对这三种方法的结构参数进行了优化。PSO是一种模拟生物群体行为的搜索算法，通过迭代更新粒子的位置和速度来寻找最优解。在本文中，PSO被用来调整WNN、GNN和SVM的参数，以最大化预测性能。 接下来，作者将这三种模型与PSO-BP（粒子群优化的BP神经网络）算法相结合，提出了一个混合预测模型。通过优化得到的权系数，这三种模型可以协同工作，以提供更为精确的预测结果。同时，对组合预测模型的拓扑结构参数也进行了优化，进一步提升了整体预测模型的性能。 实证分析结果显示，经PSO算法优化后的WNN、GNN和SVM模型，其预测精度得到了显著提高。与单一模型相比，组合模型由于能够整合多种方法的优点，表现出更高的预测精度，这对于电力变压器的健康监测和故障预警具有重要意义。 本文的研究为电力变压器油色谱时间序列的预测提供了一个有效且精度更高的解决方案，对于电力系统的稳定运行和维护具有实际价值。通过集成多种机器学习方法并优化参数，该组合预测模型展示了强大的预测能力和潜在的实际应用潜力。