工业仪表与自动化装置
工業儀錶與自動化裝置
공업의표여자동화장치
INDUSTRIAL INSTRUMENTATION & AUTOMATION
2011年
5期
68-70,84
,共4页
变压器油%RBF神经网络%模糊聚类%击穿电压%预测
變壓器油%RBF神經網絡%模糊聚類%擊穿電壓%預測
변압기유%RBF신경망락%모호취류%격천전압%예측
基于变压器油性能参数之间的关联性,在Matlab平台下研究建立变压器油关键参数——击穿电压的多参数关联预测方法.利用RBF网络建立击穿电压与4个强关联性指标的关系模型,并与BP网络模型进行对比；采用模糊C聚类方法处理大量的训练样本,以聚类结果来训练网络,从而解决大样本训练网络时网络结构复杂、性能不佳等问题；仿真结果表明,RBF网络较BP网络的建模性能大为改善,预测值与实际值的相对误差均在10％以内,能够满足实际应用要求,具有重要的理论意义及应用价值.
基于變壓器油性能參數之間的關聯性,在Matlab平檯下研究建立變壓器油關鍵參數——擊穿電壓的多參數關聯預測方法.利用RBF網絡建立擊穿電壓與4箇彊關聯性指標的關繫模型,併與BP網絡模型進行對比；採用模糊C聚類方法處理大量的訓練樣本,以聚類結果來訓練網絡,從而解決大樣本訓練網絡時網絡結構複雜、性能不佳等問題；倣真結果錶明,RBF網絡較BP網絡的建模性能大為改善,預測值與實際值的相對誤差均在10％以內,能夠滿足實際應用要求,具有重要的理論意義及應用價值.
기우변압기유성능삼수지간적관련성,재Matlab평태하연구건립변압기유관건삼수——격천전압적다삼수관련예측방법.이용RBF망락건립격천전압여4개강관련성지표적관계모형,병여BP망락모형진행대비；채용모호C취류방법처리대량적훈련양본,이취류결과래훈련망락,종이해결대양본훈련망락시망락결구복잡、성능불가등문제；방진결과표명,RBF망락교BP망락적건모성능대위개선,예측치여실제치적상대오차균재10％이내,능구만족실제응용요구,구유중요적이론의의급응용개치.
