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基于WNN-GNN-SVM组合算法的变压器油色谱时间序列预测模型
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-01-13
详细说明：分析了小波神经网络(WNN)、灰色神经网络(GNN)、支持向量机(SVM)预测方法的原理，利用粒子群优化(PSO)算法对这3种基本预测方法进行了结构参数优化。将WNN、GNN、SVM与PSO-BP算法进行组合，推导得出了组合预测模型最优权系数的计算方法，并优化了组合预测模型拓扑结构参数。算例分析结果表明：经过PSO算法优化后，WNN、GNN、SVM预测模型的预测精度得到了提高，其组合模型较单一模型有更高的预测精度。
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