【摘 要】
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针对变压器油击穿电压在线测量困难,数据噪声和孤立点影响支持向量机预测精度的问题,提出了基于相对变换（RT）主元分析（PCA）的变压器油击穿电压预测方法。首先,通过相对变换将原始
【机 构】
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宜春学院物理科学与工程技术学院,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273169)项目资助
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针对变压器油击穿电压在线测量困难,数据噪声和孤立点影响支持向量机预测精度的问题,提出了基于相对变换（RT）主元分析（PCA）的变压器油击穿电压预测方法。首先,通过相对变换将原始数据空间变换到相对空间,抑制噪声和孤立点对模型精度的影响;然后在相对空间进行主元分析,降低相对空间维数,使提取的主元特征更具有代表性和更大的变化度;最后,将提取的主元作为最小二乘支持向量机（LSSVM）的输入,建立变压器油击穿电压的最小二乘支持向量机预测模型。与LSSVM、RT-LSSVM和PCA-LSSVM的对比实验结果表明,本文
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