基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测

8月前作者：神经网络机器学习智能算法画图绘图分类：Toy博客阅读(27) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

背影
极限学习机
基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测

主要参数
MATLAB代码
效果图
结果分析
展望
完整代码下载链接：基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88759193

背影

极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力，但是容易过拟合，本文通过基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测

摘要

极限学习机原理，基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测

极限学习机

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）或“超限学习机”是一类基于前馈神经网络（Feedforward Neuron Network, FNN）构建的机器学习系统或方法，适用于监督学习和非监督学习问题
[1]
。ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重
[2]
。传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）相比较时&文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-810956.html

到了这里，关于基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

26.利用概率神经网络分类预测基于PNN的变压器故障诊断（附matlab程序）

1. 简述学习目标：概率神经网络分类预测基于PNN的变压器故障诊断概率神经网络是由Specht博士在1989年首先提出，是一种与统计信号处理的许多概念有着紧密联系的并行算法。它实质上是一个分类器，根据概率密度函数的无参估计进行贝叶斯决策

2024年02月09日
浏览(33)
回归预测 | MATLAB实现基于SSA-KELM-Adaboost麻雀算法优化核极限学习机结合AdaBoost多输入单输出回归预测

预测效果基本介绍 1.Matlab实现SS-KELM-Adaboost多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，SSA-KELM-AdaboostNN.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、

2024年02月13日
浏览(38)
多元回归预测 | Matlab基于鲸鱼算法(WOA)优化混合核极限学习机HKELM回归预测， WOA-HKELM数据回归预测，多变量输入模型

效果一览文章概述多元回归预测 | Matlab基于鲸鱼算法(WOA)优化混合核极限学习机HKELM回归预测， WOA-HKELM数据回归预测，多变量输入模型评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。部分源码

2024年02月11日
浏览(27)
变压器的工作原理

变压器的工作原理是两个线圈的互感或法拉第电磁感应定律。当初级线圈中的电流发生变化时，连接到次级线圈的磁通量也会发生变化。因此，由于法拉第电磁感应定律，在次级线圈中感应出 EMF。变压器基于两个原理：首先，电流可以产生磁场（电磁），其次，线圈内不断

2024年02月06日
浏览(27)
变压器感量计算

1、L:感量计算L=Bmax*Ae*Np*R/V=0.3*17.1*123*1.8/1.0=1.15mH 第一步:根据经验确定一个大概的感量值。第二步:实际Sense电压波形测试，判断有没磁饱和，频率是否正确。 W功率 L感量变压器

2024年01月20日
浏览(33)
旋转变压器解码算法研究

目前，用于电机转子位置检测的位置传感器主要有光电编码器、旋转变压器、和圆感应同步器等。光电编码器的特点是直接以数字信号输出，无需角度解码，噪声容限大，检测分辨率高，适用于检测高速运转的同步电机。但是不耐冲击和高温，容易受噪声干扰，因

2024年02月12日
浏览(30)
5G网络变压器应用领域

5G网络变压器在多个应用领域发挥着重要作用。以下是一些主要的应用领域： 1. **通信基站：** 5G网络变压器在通信基站中扮演关键角色。它们用于转换电力，确保通信基站设备的正常运行。稳定的电力供应对于保障高速、高频率的5G通信至关重要。 2. **数据中心：** 数据中心

2024年01月20日
浏览(30)
【NLP】图解变压器（transformer）

在这篇文章中，我们将看看 The Transformer ——一个利用注意力来提高这些模型训练速度的模型。转换器在特定任务中优于谷歌神经机器翻译模型。然而，最大的好处来自变压器如何适应并行化。事实上，谷歌云建议使用The Transformer作为参考模型来使用他们的Clou

2024年02月16日
浏览(30)
时序预测 | MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来

预测效果基本介绍 1.MATLAB实现ELM极限学习机时间序列预测未来； 2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测，运行主程序ELMTSF即可，其余为函数文件，无需运行； 3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测； 4.命令

2024年02月09日
浏览(36)
「自控元件及线路」9 旋转变压器

本节介绍旋转变压器的结构、原理、原副边补偿方法本节介绍线性旋变、多极旋变本节介绍旋变在测量角度、改变相位、位置解算等方面的应用旋转变压器，简称旋变，用来测量旋转物体的角位移。其本质是一个变压器，通过电磁耦合得到感应电压。原边和副边分别处于

2024年02月05日
浏览(45)