基于改进LS—SVM的变压器油中气体浓度预测

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1、2013年仪表技术与传感器2013第5期InstrumentTechniqueandSensorNo．5基于改进LS—SVM的变压器油中气体浓度预测张美金，鄂小雪(辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105)摘要：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，应用改进的最小二乘支持向量机的鲁棒性及稀疏性理论建立了同时预测变压器油中氢气的浓度预测模型。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。并且通过

2、实例分析验证了该模型的有效性。关键词：改进的最小二乘支持向量机；浓度预测；稀疏性；变压器中图分类号：TD712文献标识码：A文章编号：1002—1841(2013)05—0088—03GasConcentrationinPowerTransformerOilPredictionBasedonImprovedLS-SVMZHANGMei—jin；EXiao—xue(FacultyofElectricalandControlEngineering，LiaoningTechnicalUniversity，Huludao125105，China)Ab

3、stract：Atpresent，thepredictionofgasconcentrationinpowertransformeroilgenerallyusesgreymodel，buttheuseofgreymodelhassomelimitationsInordertoimprovethepredictionprecisionandreliability，apredictionmodelwasbuiltbyusingtheapplicationofleastsquaressupportvectormachinetheorytopred

4、icthydrogengasintransformeroil．Themodelconsideredthein—teractionbetweengases，andmadefulluseoftheIS—SVMtosolvetheproblemoflimitedsamples．Ithashighforecastingaccuracyandgeneralizationability．Anexampleprovedthevalidityofthemode1．Keywords：improvedleastsquaressuppoflvectormachin

5、e；concentrationprediction；；sparsity；transformer1最dx-乘支持向量机算法一般地，由于可能为无限维，直接求解式(4)的优化问支持向量机理论的基本思想为：选择1个非线性变换题极其困难，因此将这一优化问题转化到其对偶空间中，引入(·)将n维输入、Z维输出样本向量[(，Y)，(：，Y2)⋯(，拉格朗日函数Y)⋯(，Y)]，(∈R，YER，i=1⋯f)，1为训练样本个数，从L=了l∞T甜+∑吼{y[()+6]一1+}(5)原空间映射到高维特征空间F，并在该高维特征空间构造最优式中o为拉格朗日乘子。线性回归

6、函数：根据KKT最优条件并对i=1，2⋯．n消去e和,to后，得线厂()=∞()+b(1)式中：to为权值向量；b为偏差。性方程组：根据结构风险最小化原则，参数∞和b可通过最小化式A=(6)(2)确定：={：：，+。)R=÷(t)Il+÷3~R(2)式中：llll为控制模型的复杂度；y为控制对超出误差样本(=的惩罚程度；⋯为误差控制函数，即s不敏感损失函数，其定式中：Y={Yt，Y2，⋯，Y}；，：{1，1，⋯1}；Ot=[l，2，⋯]；D义为=diag[l，2，⋯A]．．y-f~、)．。irIy一，(0)I一8lY一，其(他)I≤8这样LS

7、—SVM算法优化问题就转化为求解线性方程组，利用最小二乘法就可以把式(6)线性方程组解求出。选择满足取不同的损失函数可构造不同形式的支持向量机。最小mercer条件的函数：二乘支持向量机在优化目标中选择的损失函数为误差的二k(x，f)=()(z)，i=1，2，···范数。因此优化问题为：经化简可到如下回归型LS—SVM模型：寺∞∞+÷丁∑刍考(3)y()=∑()+b(7)约束条件为：Y[()+b]=1一(i=1⋯1)(4)式中：、b是线性方程式(6)的解；z为支持向量个数。由式(7)定义的学习机就称为IS—SVM，由此得到预测输收稿日期：20

8、12—05—08收修改稿日期：2013—03—10出第5期张美金等：基于改进LS—SVM的变压器油中气体浓度预测89()=∑ai()()+b，的最小二乘支持向量机算