基于改进的关联向量机的电力变压器故障诊断建模分析。

提出了一种基于相关向量机的变压器故障诊断方法。 该算法将贝叶斯估计应用于支持向量机，使得故障诊断系统更有效地工作。 本文提出了一种分析模型，即RVM的解具有稀疏性，RVM可以在有限样本下获得全局解。 实验和仿真给出了四种工作状态下变压器故障诊断的过程。 结果证明，与反向传播（BP）神经网络和常规SVM方法相比，该方法具有明显的诊断时间和准确性。