《表1 故障样本统计数据：基于改进布谷鸟算法与SVM的矿用变压器故障诊断》

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《基于改进布谷鸟算法与SVM的矿用变压器故障诊断》

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建立改进布谷鸟算法与SVM分类模型的仿真环境，将测试数据环境中五种特征气体的相对含量作为输入向量，并将正常，低能放电、高能放电、低中温过热、高温过热五种状态作为输出结果。基于相同的仿真环境和测试样本，将文中的仿真结果与神经网络算法、布谷鸟算法所得诊断结果进行对比来验证本文所提方法的有效性。文中取280台故障变压器作为样本，其中每类故障变压器选取40台作为训练样本集，30台作为测试样本集，见表1。