《表2 不同预测模型对比：基于粒子群优化–长短期记忆网络模型的变压器油中溶解气体浓度预测方法》
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《基于粒子群优化–长短期记忆网络模型的变压器油中溶解气体浓度预测方法》
本文选取PSO-LSTM组合模型来实现油中溶解气体浓度的预测，实际气体含量曲线与其他模型预测气体含量曲线如图5所示，预测结果的评价指标如表2所示。
| 图表编号 | XD00150572000 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.07.05 |
| 作者 | 刘可真、苟家萁、骆钊、王科、徐肖伟、赵勇军 |
| 绘制单位 | 昆明理工大学电力工程学院、昆明理工大学电力工程学院、昆明理工大学电力工程学院、云南电网有限责任公司电力科学研究院、云南电网有限责任公司电力科学研究院、云南电力技术有限责任公司 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
