电气开关
電氣開關
전기개관
ELECTRIC SWITCHGEAR
2014年
5期
38-41
,共4页
神经网络%专家系统%电网
神經網絡%專傢繫統%電網
신경망락%전가계통%전망
提出基于果蝇优化算法的GRNN电网故障诊断模型,实现GRNN分布参数的优化选择.利用广义回归神经网络(GRNN)相比于其他人工神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度上面的优势,建立基于GRNN神经网络的电网故障诊断模型.经分析及测试,该方法能够有效的提高运行人员故障处理效率,快速并准确的实现电网的故障诊断.
提齣基于果蠅優化算法的GRNN電網故障診斷模型,實現GRNN分佈參數的優化選擇.利用廣義迴歸神經網絡(GRNN)相比于其他人工神經網絡在逼近能力、分類能力和學習速度上麵的優勢,建立基于GRNN神經網絡的電網故障診斷模型.經分析及測試,該方法能夠有效的提高運行人員故障處理效率,快速併準確的實現電網的故障診斷.
제출기우과승우화산법적GRNN전망고장진단모형,실현GRNN분포삼수적우화선택.이용엄의회귀신경망락(GRNN)상비우기타인공신경망락재핍근능력、분류능력화학습속도상면적우세,건립기우GRNN신경망락적전망고장진단모형.경분석급측시,해방법능구유효적제고운행인원고장처리효솔,쾌속병준학적실현전망적고장진단.
