《表2 不同方法预测准确率与诊断时间》

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《基于时间序列和支持向量机的变压器故障预测》

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利用同样的训练数据集和预测得到的油中溶解气体数据，对灰色预测–支持向量机（GM–SVM）、时间序列–支持向量机（ARIMA–SVM）和遗传算法定阶的时间序列–神经网络（GA–ARIMA–ANN）进行训练和测试，得到表2所示结果。