【摘 要】
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为了获得更高的预测精度,不仅要考虑油中气体的成分和含量,还要考虑断层类型与特征量的相关性.文章采用基于关联规则的BP神经网络算法,关联规则Apriori算法通过挖掘特征量数据集中的高频项来揭示关联规则.Apriori算法可以有效探索特征量与运行状态之间关联规则的置信度,并将其作为权重值应用到预测环节.通过反复前向训练、反向传递和权重调整的训练步骤,最终确定变压器运行状态.
【机 构】
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国网山西省电力公司,山西太原 030001
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为了获得更高的预测精度,不仅要考虑油中气体的成分和含量,还要考虑断层类型与特征量的相关性.文章采用基于关联规则的BP神经网络算法,关联规则Apriori算法通过挖掘特征量数据集中的高频项来揭示关联规则.Apriori算法可以有效探索特征量与运行状态之间关联规则的置信度,并将其作为权重值应用到预测环节.通过反复前向训练、反向传递和权重调整的训练步骤,最终确定变压器运行状态.
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