科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对传统灰色模型对变压器油中气体进行分析时预测时间跨度较长、序列精度会大幅降低的问题,提出了灰色模型残差修正融合算法。在建立灰色多变量模型的基础上确定关联度大于0.5的气体变量,然后融合了自适应回归算法和马尔可夫修正模型对残差进行修正,避免了残差的持续累积,提高了预测精度。通过仿真,将传统灰色模型、仅通过自适应回归修正以及进一步马尔可夫修正后的误差进行对比,结果表明,融合了两种模型的算法准确度最高,测试集误差减小到最初的34%。该灰色模型残差修正融合算法可有效提高传统灰色预测模型的准确性。
-
单位武汉大学; 自动化学院
