融合改进IGSA和ELM算法的电力建设项目风险预警研究

刘明红, 韩立芝, 刘灵爽, 李琛, 李诗文

自动化技术与应用 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (10) : 172 -176.

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自动化技术与应用 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (10) : 172 -176. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2025)10-0172-05

融合改进IGSA和ELM算法的电力建设项目风险预警研究

    刘明红, 韩立芝, 刘灵爽, 李琛, 李诗文
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摘要

电能资源作为社会生产生活中比较重要的基础供给,其电力线路的故障及电力系统的稳定运行需要完善电力工程的安全预警机制。研究深入分析电力线路覆冰现象及其风险,并对覆冰电路的影响因子进行因子分析和处理。再结合改进的万有引力算法来优化完善极限学习机,进而构建基于改进IGSA-ELM的电力线路风险预警模型,并进行误差结果测试。对有效因素进行KMO检验和Bartlett检验的最小值分别为0.801和0.000 5,GSA-ELM预测模型和IGSA-ELM预测模型在MAPE的值分别为2.91%和1.82%。IGSA-ELM预测模型的精准性较高,并能够为电力建设项目提供理论基础和技术参考。

关键词

风险预警 / 引力搜索算法 / 极限学习机 / 灰色关联分析 / 因子分析法

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融合改进IGSA和ELM算法的电力建设项目风险预警研究[J]. 自动化技术与应用, 2025, 44(10): 172-176 DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)10-0172-05

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