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基于INTLBO-SVR的低压断路器热脱扣时间预测

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【作者】 张凌波操春名徐震浩

【Author】 ZHANG Lingbo;CAO Chunming;XU Zhenhao;School of Information Science and Engineering,East China University of Science and Technology;

【机构】 华东理工大学信息科学与工程学院

【摘要】 热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61573144);国家自然科学基金(61773165);国家自然科学基金(61673175)~~
【所属期刊栏目】 电子与信息器件 (2019年16期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.16.008
  • 【分类号】TM561;TP181
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