【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电气设备性能预测领域，尤其是涉及一种基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能预测方法。
技术介绍
1、电气设备是用于传输、分配、控制和利用电能的各种设备和装置。这些设备在电力系统中扮演着关键的角色，涵盖了多个领域，包括工业、商业、交通、住宅等。
2、随着经济的快速发展，我国工业化水平不断提高，电力系统可靠性变得愈发重要，进而对电气设备的设计和优化提出了更高的要求。现阶段，随着深度学习的不断发展，机器学习方法不断涌现。传统bp神经网络、决策树、支持向量机、极限学习机、随机森林等机器学习方法应用于设备性能分析与优化，大大节省了计算时间和计算资源。bp神经网络作为一种前馈式神经网络，能够逼近任意连续函数，具有很强的非线性映射能力，在电气设备性能预测领域被广泛采用。但是，传统bp神经网络容易陷入局部最优解、训练时间较长、对初始权值及超参数敏感等问题。导致对电气设备进行设计优化时，预测性能并不好。
3、为了解决上述技术问题，进一步提高电气设备性能预测水平，提出了基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能
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1.一种基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能预测方法，其特征在于：步骤S1建立数据库时需要对数据进行预处理，滤除错误数据及不良数据，划分输入数据集与输出数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能预测方法，其特征在于：步骤S3冠状病毒群体免疫优化器算法步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能预测方法，其特征在于：步骤S4对优化后的BP神...
【技术特征摘要】
1.一种基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于冠状病毒群体免疫优化器改进的电气设备性能预测方法，其特征在于：步骤s1建立数据库时需要对数据进行预处理，滤除错误数据及不良数据，划分输入数据集与输出数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于冠状病...
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