《表4 两种算法误差对比》

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《基于VMD样本熵和KELM的输电线路故障诊断》

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惩罚因子C和核参数σ是影响核极端学习机的两个主要参数，为选取合适的参数组合，采用交叉验证法[21]和粒子群算法[22]（particle swarm optimization，PSO）来选取合理的惩罚因子C和核参数σ，表4所示为在迭代100次后两种算法的最小训练误差。由表4可知，PSO算法的训练误差比交叉验证法的训练误差小一个数量级，因此，选取PSO算法来对KELM模型的参数进行寻优，确定模型在本文数据集中的最优惩罚因子C=13.52，核函数参数σ=0.25。