本文關(guān)鍵詞：輸電線路決策專家系統(tǒng)的研究

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【摘要】：目前,專家系統(tǒng)的應(yīng)用幾乎滲透到各個(gè)領(lǐng)域,專家系統(tǒng)的發(fā)展為人類的工作生活帶來(lái)了諸多便利。但尚未涉及輸電線路設(shè)計(jì)方面,由于輸電線路設(shè)計(jì)涉及路徑、導(dǎo)地線、地形和氣象條件、工程造價(jià)控制等多方面,導(dǎo)致影響電力線路工程造價(jià)的因素較多,使得輸電線路決策控制的難度更大,因此有必要研制開發(fā)輸電線路決策專家系統(tǒng),以專家的知識(shí)和方法來(lái)處理輸電線路設(shè)計(jì)決策方面的各種問題。本文研制開發(fā)了輸電線路決策專家系統(tǒng),系統(tǒng)主要由用戶系統(tǒng)交互圖形界面子模塊、后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)子模塊及推理決策分析子模塊三個(gè)部分構(gòu)成。其中,后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)子模塊包括設(shè)計(jì)案例庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、用戶信息庫(kù);推理決策分析子模塊包括BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機(jī)、支持向量推理機(jī)、多元線性回歸推理機(jī)。本地單機(jī)系統(tǒng)遠(yuǎn)程登錄訪問后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù),并通過(guò)輸入輸出設(shè)備完成用戶與系統(tǒng)的交互,之后將用戶輸入數(shù)據(jù)傳遞給推理決策子模塊,對(duì)用戶輸入進(jìn)行計(jì)算推理,并將結(jié)果傳遞給用戶交互子模塊,進(jìn)行圖形顯示和結(jié)果分析處理。通過(guò)六個(gè)實(shí)際案例,對(duì)三種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較高的預(yù)測(cè)精度,且預(yù)測(cè)結(jié)果比較穩(wěn)定;支持向量機(jī)的分析結(jié)果波動(dòng)較大,但預(yù)測(cè)結(jié)果都是合理的;多元線性回歸的預(yù)測(cè)精度次于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但整體平穩(wěn)性較好。
【關(guān)鍵詞】：專家系統(tǒng) 輸電線路決策 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 多元線性回歸
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM75;TP182
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 課題研究背景8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 主要工作內(nèi)容11-12
• 1.4 論文的章節(jié)安排12-13
• 2 輸電線路決策專家系統(tǒng)的框架13-24
• 2.1 輸電線路決策專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成13-16
• 2.2 專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取16-17
• 2.3 專家系統(tǒng)的知識(shí)推理17-18
• 2.4 專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)18-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 3 輸電線路決策專家系統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法24-37
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-29
• 3.2 支持向量機(jī)29-34
• 3.3 多元線性回歸34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 4 輸電線路決策專家系統(tǒng)軟件開發(fā)37-54
• 4.1 開發(fā)環(huán)境37
• 4.2 模塊介紹37-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 5 實(shí)例應(yīng)用與結(jié)果分析54-62
• 5.1 案例預(yù)測(cè)實(shí)例54-61
• 5.2 本章小結(jié)61-62
• 6 結(jié)論與展望62-64
• 6.1 全文總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李春亮;何麗平;;基于數(shù)據(jù)樹的工作票專家系統(tǒng)[J];硅谷;2008年17期

2 譚代明;漆泰岳;;專家系統(tǒng)在瞬變電磁反演中的應(yīng)用[J];公路交通技術(shù);2009年02期

3 王晨v，

本文編號(hào)：584747