發(fā)布時(shí)間：2019-05-16 04:00

【摘要】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和泛化能力,但運(yùn)算過程中容易陷入局部極小值,同時(shí)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇也影響著診斷的效果。文中根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式縮小隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)范圍,在小范圍里尋找最優(yōu)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。根據(jù)遺傳算法具有全局尋優(yōu)的特點(diǎn),用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的初始權(quán)值閾值,可以避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值的問題。結(jié)合兩種方法對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行故障診斷,實(shí)例分析表明該方法可以準(zhǔn)確有效地診斷出電網(wǎng)故障位置,提高電網(wǎng)故障診斷的容錯(cuò)性。
[Abstract]:BP neural network has good ability of self-learning, self-adaptation and generalization, but it is easy to fall into local minimum in the process of operation, and the selection of hidden layer nodes also affects the effect of diagnosis. In this paper, according to the empirical formula, the range of hidden layer nodes is reduced, and the optimal number of hidden layer nodes is found in a small range. According to the global optimization characteristics of genetic algorithm, using genetic algorithm to optimize the initial weight threshold of BP neural network training can avoid the problem of BP neural network falling into local minimum. The fault diagnosis of power network is carried out by combining the two methods. The example analysis shows that this method can accurately and effectively diagnose the fault location of power network and improve the fault tolerance of power network fault diagnosis.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP183;TM732

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本文編號(hào)：2478003