典型文献
基于布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测
文献摘要：
为了提高输电线路覆冰预测精度,采用主成分分析确定输电线路覆冰的关键影响因子为温度、湿度和风速,以此作为覆冰预测模型的输入量.采用布谷鸟算法对支持向量机的惩罚因子和核参数进行优化,建立基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型.采用实际运行线路的覆冰数据进行仿真分析,结果表明,基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型的平均相对误差、均方根误差和全局最大误差分别为5.254％、0.952％、5.827％,均小于其他几种常用覆冰预测模型,验证了模型的正确性和有效性.
文献关键词：
布谷鸟搜索算法;支持向量机;输电线路;覆冰厚度;预测
中图分类号：
作者姓名：
黄飞龙;李杰明
作者机构：
中国能源建设集团广东电力工程局有限公司,广东 广州 510735
文献出处：
引用格式：
[1]黄飞龙;李杰明-.基于布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测)[J].电气开关,2022(06):63-67
A类：
B类：
布谷鸟搜索算法,算法优化,优化支持向量机,输电线路覆冰,覆冰预测,输入量,用布,布谷鸟算法,惩罚因子,核参数,CS,覆冰厚度预测,实际运行,平均相对误差,最大误差
AB值：
0.152847
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