基于最小二乘支持向量机的变压器油中气体浓度预测

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用灰色模型,但灰色模型的使用存在一定局限性。为提高预测的精度和可靠性,应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)理论建立了同时预测变压器油中7种主要特征气体(氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳)的预测模型。该模型既综合考虑了气体之间的相互影响,又充分发挥了LS-SVM解决有限样本问题的优势, 具有较高的预测精度和泛化能力。实例分析验证了该模型的有效性。