摘要：最小二乘法因为其简便、稳定的计算，在线性回归中应用非常广泛。但是误差项不服从正态分布，使用最小二乘法求解的回归模型可能会与真实数据存在严重偏差。针对经典最小二乘法的不足和局限性，本文提出一种基于稳健回归的方法来预测油浸式变压器表面温度。该方法采用迭代加权最小二乘法求解模型中的回归参数，选用Huber函数作为权函数，通过反复迭代，改变权重，最后得到一个行之有效的温度预测模型。该模型能够有效的剔除样本中的粗差，准确预测变压器正常运行时的表面温度。最后通过比较实测数据与预测数据，使用稳健回归方法得出的预测数据相比于最小二乘法的预测数据要更加接近于实测数据，验证了稳健回归方法用于油浸式变压器表面温度预测的有效性。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 电力工业
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关键词：油浸式变压器表面温度 最小二乘法 稳健回归 huber函数 迭代加权最小二乘法 温度预测
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