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2023-07-02 发布于四川
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基于机器学习和SVM算法的电子式电压互感器误差状态预测方法.pdf

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基于机器学习和SVM算法的电子式电压互感器误差状态预测方法，采集电子式电压互感器误差表征量和影响因素，构建数据模型；采用机器学习算法对SVM模型的惩罚系数C和核参数g进行超参数寻优；根据最优超参数对误差表征量进行建模预测，计算实际误差表征量与预测误差表征量的差值，以平均绝对误差和均方根误差作为预测评估，并用两段数据段进行预测。结果均表明，采用机器学习算法作参数寻优的SVM的误差预测精度高，效果更好，预测结果更接近于实际预测值。本发明方法能够在不停电的状态下，有效预测电子式互感器误差状态曲线走势，

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113743651 A (43)申请公布日 2021.12.03 (21)申请号 202110891906.7 G06K 9/62 (2006.01)

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