【摘 要】
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针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化E
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针对ELM分类预测的结果易受其初始输入权值和阀值的影响,提出了一种改进萤火虫算法优化ELM的电力电容器故障诊断模型。选择电力电容器故障诊断的准确率为适应度,通过IFA优化ELM的初始输入权值和阈值,实现电力电容器故障自适应诊断。研究结果表明,与其他算法比较可知,IFA_ELM可以有效提高电力电容器故障诊断的准确率和降低误判率,为电力电容器故障诊断提供新的方法和途径。
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