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申请/专利权人：国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
摘要：本公开提供了一种基于参数优化的随机森林油中气体浓度预测方法，包括：获取变压器的油色谱数据；依据油色谱数据和预设的油中气体浓度预测模型，得到油中气体浓度；所述油中气体浓度预测模型通过随机森林算法训练得到；进行油中气体浓度预测时，先将随机森林中决策树数目、决策树最大深度、节点可分最小样本数、叶子节点的最小样本数和最大叶子节点数进行参数优化，然后将优化后的参数值带入随机森林算法中，并对变压器的油中溶解气体进行浓度预测；本公开对随机森立算法的五个关键参数进行优化，将优化后的参数值带入随机森林算法中，并对变压器的油中溶解气体进行浓度预测，获得理想仿真结果，改进的随机森林算法具有更好的适用性和可行性。
主权项：1.一种基于参数优化的随机森林油中气体浓度预测方法，其特征在于，包括：获取变压器的油色谱数据；依据油色谱数据和预设的油中气体浓度预测模型，得到油中气体浓度；其中，所述油中气体浓度预测模型通过随机森林算法训练得到；进行油中气体浓度预测时，先将随机森林中决策树数目、决策树最大深度、节点可分最小样本数、叶子节点的最小样本数和最大叶子节点数进行参数优化，具体的，对所有需要优化的参数进行遗传编码，并生成初始种群；将初始种群中每个个体的参数带入随机森林算法，进行回归分析，得到预测结果；采用可决系数作为适应度：可决系数越接近1，表示模型准确度越高；判断遗传算法的终止条件是否满足，如果满足则结束计算，否则，重新生成足量个体形成种群；重复上述过程；所述可决系数R2为：其中，yi为真实值，fxi为预测值，为真实值均值；将优化后的参数值带入随机森林算法中，并对变压器的油中溶解气体进行浓度预测。
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百度查询： 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 国家电网有限公司 基于参数优化的随机森林油中气体浓度预测方法及系统
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