%0 Journal Article
%T 基于DGA的差分进化支持向量机电力变压器故障诊断
%A 贾立敬
%A 　张建文
%A 　王传林
%A 　严家明
%A 　周贤娇
%A 　陈鲁娜
%J 高压电器
%P 13-18
%D 2015
%X 针对支持向量机中参数选择严重影响分类效果的特点，提出采用差分进化算法对核函数g和惩罚因子c进行优化，得到最优的支持向量机模型，用于变压器的故障诊断。在简单介绍支持向量机的基础上，分析了采用差分进化算法对支持向量机优化的可行性。通过将收集的数据样本进行预处理，再利用差分进化的变异、交叉和选择对高斯径向基核函数进行优化，搜索出最优（c，g），并对得到的参数进行验证，获得最优的支持向量机模型。仿真实验表明，与SVM、GRID-SVM、GA-SVM、PSO-SVM相比，该方法误判率最低、全局寻优能力及鲁棒性较好。
%K 支持向量机
%K 差分进化
%K 核函数
%K 故障诊断
%U http://www.zgydq.com/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201504003