[发明专利]一种SF6分解气体浓度时间序列的预测方法及系统在审
| 申请号： | 201710706636.1 | 申请日： | 2017-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN107506859A | 公开（公告）日： | 2017-12-22 |
| 发明（设计）人： | 张施令;姚强;吴高林;苗玉龙;邱妮;宫林;李龙 | 申请（专利权）人： | 国网重庆市电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 401123 重庆市*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种SF6分解气体浓度时间序列的预测方法及系统，包括预先采用粒子群算法分别对小波神经网络模型、灰色神经网络模型和支持向量机模型进行优化，得到小波神经网络优化模型、灰色神经网络优化模型和支持向量机优化模型；分别通过小波神经网络优化模型、灰色神经网络优化模型和支持向量机优化模型对SF6分解气体的历史时间序列进行分析得到相应的第一预测时间序列、第二预测时间序列和第三预测时间序列；按照预设规则将第一预测时间序列、第二预测时间序列和第三预测时间序列进行组合，得到第一SF6分解气体浓度预测时间序列。本发明实施例不仅实现了对SF6分解气体浓度时间序列的预测，而且在一定程度上提高了预测精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 sf6 分解 气体 浓度 时间 序列 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种SF6分解气体浓度时间序列的预测方法，其特征在于，包括：预先采用粒子群算法分别对小波神经网络模型、灰色神经网络模型和支持向量机模型进行优化，得到小波神经网络优化模型、灰色神经网络优化模型和支持向量机优化模型；分别通过所述小波神经网络优化模型、所述灰色神经网络优化模型和所述支持向量机优化模型对SF6分解气体的历史时间序列进行分析得到相应的第一预测时间序列、第二预测时间序列和第三预测时间序列；按照预设规则将所述第一预测时间序列、所述第二预测时间序列和所述第三预测时间序列进行组合，得到第一SF6分解气体浓度预测时间序列。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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