《表3 训练时间对比：基于蝙蝠算法优化最小二乘双支持向量机的变压器故障诊断》

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《基于蝙蝠算法优化最小二乘双支持向量机的变压器故障诊断》

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为了验证本文方法的优越性，在LS-TSVM参数最优的情况下，采用SVM对原样本集进行故障诊断，并与本文方法进行比较。采用SVM方法进行故障诊断时，参考文献[20]建立基于SVM的多类分类模型，并采用粒子群算法优化模型中SVM的参数。两种方法的训练时间、诊断精度对比如表3、表4所示。表5列出了本文方法和PSO-SVM方法针对10个现场变压器故障案例的诊断结果。