电工技术学报
電工技術學報
전공기술학보
TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY
2008年
6期
37-43
,共7页
朱承治%郭创新%秦杰%刘兆燕%朱传柏%曹一家
硃承治%郭創新%秦傑%劉兆燕%硃傳柏%曹一傢
주승치%곽창신%진걸%류조연%주전백%조일가
SF6气体绝缘变压器%表面温度预测%RBF神经网络%粒子群优化算法%差异进化算法
SF6氣體絕緣變壓器%錶麵溫度預測%RBF神經網絡%粒子群優化算法%差異進化算法
SF6기체절연변압기%표면온도예측%RBF신경망락%입자군우화산법%차이진화산법
提出一种基于差异进化算法(DE)和粒子群优化算法(PSO)的新型混合进化算法DEPSO,以及基于DEPSO的径向基函数神经网络(RBFNN)模型,并应用于预测SF6气体绝缘变压器表面温度.该模型用DEPSO算法训练RBFNN隐层中心的数量和位置,并采用递推最小二乘法确定网络输出层的权值.对某变电站SF6气体绝缘变压器的表面温度预测结果表明:与BP网络、基于进化规划(EP)、PSO的RBFNN相比,这种建模方法具有更高的预测精度.
提齣一種基于差異進化算法(DE)和粒子群優化算法(PSO)的新型混閤進化算法DEPSO,以及基于DEPSO的徑嚮基函數神經網絡(RBFNN)模型,併應用于預測SF6氣體絕緣變壓器錶麵溫度.該模型用DEPSO算法訓練RBFNN隱層中心的數量和位置,併採用遞推最小二乘法確定網絡輸齣層的權值.對某變電站SF6氣體絕緣變壓器的錶麵溫度預測結果錶明:與BP網絡、基于進化規劃(EP)、PSO的RBFNN相比,這種建模方法具有更高的預測精度.
제출일충기우차이진화산법(DE)화입자군우화산법(PSO)적신형혼합진화산법DEPSO,이급기우DEPSO적경향기함수신경망락(RBFNN)모형,병응용우예측SF6기체절연변압기표면온도.해모형용DEPSO산법훈련RBFNN은층중심적수량화위치,병채용체추최소이승법학정망락수출층적권치.대모변전참SF6기체절연변압기적표면온도예측결과표명:여BP망락、기우진화규화(EP)、PSO적RBFNN상비,저충건모방법구유경고적예측정도.
