会议论文《基于SGA与LS-SVM的变压器油中溶解气体含量预测》提出了一种结合改进遗传算法（SGA）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的预测方法，用于准确预测变压器油中溶解气体的含量。该方法通过优化LS-SVM的参数，提高了预测精度，为变压器状态评估提供了有效手段。论文在电力系统及其自动化领域具有重要的应用价值，展示了智能算法在电力设备故障诊断中的潜力。
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