[1]徐玉婷,郑钏.基于均值GM(1,1)模型的避雷器带电检测数据预测[J].延边大学学报(自然科学版),2016,42(04):339-342.
XU Yuting,ZHENG Chuan.Online detection data prediction for metal oxide surge arrester based on even GM(1,1)model[J].Journal of Yanbian University,2016,42(04):339-342.
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XU Yuting,ZHENG Chuan.Online detection data prediction for metal oxide surge arrester based on even GM(1,1)model[J].Journal of Yanbian University,2016,42(04):339-342.
基于均值GM(1,1)模型的避雷器带电检测数据预测
《延边大学学报(自然科学版)》[ISSN:1004-4353/CN:22-1191/N]
卷:
第42卷
期数:
2016年04期
页码:
339-342
栏目:
应用科学研究
出版日期:
2016-07-30
- Title:
- Online detection data prediction for metal oxide surge arrester based on even GM(1,1)model
- Keywords:
- grey prediction; even GM(1; 1)model; metal oxide surge arrester; full current; resistive current
- 分类号:
- O29
- 文献标志码:
- A
- 摘要:
- 全电流及阻性电流是反映避雷器运行状态的重要参数,但由于运行中不可避免受到各类因素干扰,导致分析预测其发展趋势具有一定的难度.本文运用灰色理论中的均值GM(1,1)模型对全电流及阻性电流进行预测,结果表明该模型具有较高的预测精度,对避雷器的检修决策具有一定的指导意义.
- Abstract:
- The full current and resistive current are important parameters reflecting the running state of metal oxide surge arresters(MOA). But due to various uncertain factors influencing the operation of MOAs, it’s difficult to predict the development trend of currents. A even GM(1,1)model from gray theory is developed for the prediction in this paper. The results show that the forecasting model has a high precision and the guiding significance for maintenance decision-making of MOAs.
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备注/Memo
收稿日期: 2016-10-12
作者简介: 徐玉婷(1984—),女,讲师,研究方向为模糊数学、数学教育.
更新日期/Last Update:
2016-12-20