基于CSO-LSSVM的复杂气象条件下污区等级评估方法

污区等级是评价绝缘子以及输电网安全性能的重要指标,为了研究所处地区的气象数据与污区等级的关系,建立基于气象数据的污区等级评估方案,本文利用现有云南省气象数据及污区等级分布数据,提出了基于CSO-LSSVM的污区等级评估方法,首先对现有气象数据进行整理分析,采用了LSSVM算法对数据模型进行学习和评估,针对LSSVM参数确定较为困难的问题,引入了CSO算法对LSSVM的参数进行寻优,实验结果表明,相较于传统BP神经网络的评估模型,CSO-LSSVM算法所构建的气象数据与污区等级评估模型评估结果正确率较高,具有一定的实际应用意义。

基于CSO-LSSVM的复杂气象条件下污区等级评估方法

污区等级是评价绝缘子以及输电网安全性能的重要指标,为了研究所处地区的气象数据与污区等级的关系,建立基于气象数据的污区等级评估方案。利用现有云南省气象数据及污区等级分布数据,提出了基于CSO-LSSVM的污区等级评估方法,首先对现有气象数据进行整理分析,采用了LSSVM算法对数据模型进行学习和评估,针对LSSVM参数确定较为困难的问题,引入了CSO算法对LSSVM的参数进行寻优。试验结果表明,相较于传统BP神经网络的评估模型,CSO-LSSVM算法所构建的气象数据与污区等级评估模型的评估结果正确率较高,具有一定的实际应用意义。