摘要
为提高接地网腐蚀速率预测精度,提出了一种接地网腐蚀速率组合预测方法。首先,采用SSA算法对SVM进行优化,建立接地网SSA-SVM腐蚀预测速率模型;然后,采用6-11-1的BP神经网络对SSA-SVM模型的预测残差进行修正,建立了基于BP神经网络和SSA-SVM的接地网腐蚀速率组合预测模型;最后,采用接地网腐蚀实验数据进行算例分析。结果表明,所提接地网腐蚀速率组合模型预测结果的均方根误差、平均相对误差和相关系数分别为0.192、4.98%和0.974 6,在模型稳定性、预测精度、预测结果与实际值的相关性均优于其他模型,验证了所提模型的正确性和优越性。
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单位三峡大学; 国网福建省电力有限公司福州供电公司