发明专利已授权

基于蚁群优化支持向量机的电缆线路故障概率预测方法

📄 申请号：CN201910567613.6 📄 发布日：2026/04/02

著录项目信息

申请日

2019-06-27

公开号

CN110348615A

公开日

2019-10-18

申请人

西安工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_06 , G06K9_62 , G06N3_00 ,

技术画像

所属领域

支持向量机故障预测机器学习电力电缆支持向量机

应用场景

电力系统运维, 电缆状态监测, 故障预警, 智能电网, 输配电线路管理

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摘要

本发明公开的基于蚁群优化支持向量机的电缆线路故障概率预测方法，采集电缆线路的数据作为样本数据，然后建立SVM模型，将采集的样本划分为两部分，一部分用于SVM模型学习，作为训练样本；一部分用于SVM模型进行测试，为测试样本；然后，使用训练样本，通过蚁群算法对SVM模型进行优化训练，寻找最佳的惩罚因子c和高斯核函数参数σ，得到最佳故障概率预测模型；最后，根据故障概率预测模型对测试样本进行预测。本发明公开的方法中使用蚁群算法对SVM的惩罚参数c和高斯核函数参数σ进行寻优，提高了电缆线路故障发生概率预测的正确率，促使电缆线路风险评估更加定量化、客观和准确。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于灰色神经网络模型的光伏并网的电网线损预测方法

当前第 / 件

基于MA-DBN的GIS分解气体含量预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：40 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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