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摘要
针对接触电阻常规计算公式计算结果精度难以达到要求，本文提出一种改进麻雀搜索算法(IASSA)优化支持向量(SVM)的接触电阻预测模型。首先，运用经验模态(EMD)对接触电阻的时序数据进行分解，得到一系列不同特征的本征模函数(IMF);其次，在对分解数据进行支持向量机建模时，采用一种多策略混合改进的麻雀算法去优化支持向量机的回归参数，该改进算法具有全局探索能力强、精度高等优点，从而可以有效避免支持向量机选择参数的盲目性；最后建立EMD-IASSA-SVM模型对每个IMF分量进行预测，在得到每个分量的预测结果后并进行重构，最终得到接触电阻的预测结果。实验结果表明，所提组合模型对接触电阻非平稳时间序列有较高预测精度和适用性。
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