参考文献
[1] 金佛荣. 基于物联网的高压铁塔摆动预警装置的设计[J]. 科技风,2019(20):24.
[2] 陈露璐,李陶,刘艳,刘经南. 特高压输电铁塔聚束模式 SAR 干涉特性研究与覆冰试验[J] . 测绘通报,2019(12):30-34.
[3] 张元军,李清华. 电力铁塔运行状态智能在线监测的研究及应用[J]. 科技视界,2016(22):9-10.
[4] 牛唯,王斌,马晓红,李昊,毛先胤,李锐海. 均匀覆冰下的直线塔架空地线覆冰厚度计算模型误差分析[J]. 广东电力,2021,34(10):76-82.
[5] 左丽. 基于物联网的输电铁塔振动分析系统[D] .保定:华北电力大学,2013.
[6] 黄新波,廖明进,徐冠华,朱永灿,赵隆. 采用光纤光栅传感器的输电线路铁塔应力监测方法[J] .电力自动化设备,2016,36(4):68-72.
[7] 廖明进. 输电线路铁塔应力分析及在线监测技术研究[D]. 西安:西安工程大学,2016.
[8] 崔莉,陆文伟,葛乐,徐晓轶,杨志超. 基于有限元分析的输电铁塔实时应力计算系统[J] . 实验室研究与探索,2016,35(5):123-126.
[9] 电力规划设计总院. 架空输电线路杆塔结构设计技术规定:DL/T 5154—2012[S] . 北京:中国计划出版社,2012:13-21.
[10] 郭开春,王波. 考虑灰色关联权重的 PSO-LSSVM 输电线路覆冰厚度预测模型[J] . 电工材料,2022(1):15-19.
[11] 韩顺杰,齐冀樊,姜玉莲,尤文. 基于主成分分析与遗传算法-支持向量机的喷溅预测方法[J] . 钢铁研究学报,2016,28(12):21-26.
[12] GEETHA K.Evolutionary Multivariate Kernal Svm Prediction Method for Classification[J].International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering,2020,9(8):28-29.
[13] YIN Feifei, GONG Yu.DBSCAN and SVM for Fault Diagnosis of Wind Turbine Based on SCADA Data[J].International Core Journal of Engineering,2020,6(6):12-15.
[14] 朱永超,朱才朝,宋朝省,王屹立,杨妍妮.PCA-PSO/GS-SVM 组合方法在风电齿轮箱故障预测中的应用研究[J]. 太阳能学报,2021,42(3):35-42.
[15] AFIFI Shereen Moataz, GHOLAMHOSSEINI Hamid,SINHA Roopak.FPGA Implementations of SVM Classifiers: A Review[J].SN Computer Science,2020,1(3):23-28.