【摘 要】
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以＂光传感器输变电设备盐密在线监测系统＂提供的数据为依据,建立了一种基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,该模型以温度（T）、相对湿度（H）、风速（W_V）、气压（P）、雨量（R）等5个变量为输
【机 构】
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三峡电力职业学院,武汉大学电气工程学院
【基金项目】
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科技部科学技术重点项（NCSIE-2006-JKZX-174）
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以＂光传感器输变电设备盐密在线监测系统＂提供的数据为依据,建立了一种基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,该模型以温度（T）、相对湿度（H）、风速（W_V）、气压（P）、雨量（R）等5个变量为输入参数,等值附盐密度为输出参数,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,用最小二乘法实现了支持向量机算法。用网格搜索法对最小二乘支持向量机最优参数进行自动选取,提高了预测的快速性和准确性。仿真结果表明,与BP神经网络预测的结果相比,该模
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