电工电能新技术
電工電能新技術
전공전능신기술
ADVANCED TECHNOLOGY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND ENERGY
2014年
7期
67-72,76
,共7页
李永明%王玉强%徐禄文%沈婕
李永明%王玉彊%徐祿文%瀋婕
리영명%왕옥강%서록문%침첩
可听噪声%输电线路%灰色模型%RBF神经网络模型%灰色神经网络模型%小波神经网络模型
可聽譟聲%輸電線路%灰色模型%RBF神經網絡模型%灰色神經網絡模型%小波神經網絡模型
가은조성%수전선로%회색모형%RBF신경망락모형%회색신경망락모형%소파신경망락모형
audible noise%transmission lines%grey model%RBF neural network model%grey-neural network model%wavelet neural network
为了研究输电线的可听噪声,本文建立了灰色理论、径向基函数(RBF)神经网络、灰色RBF神经网络和小波神经网络四种预测模型,并分析了每种方法的特点.每种预测模型都考虑了影响输电线路可听噪声的环境、地理位置、导线、线路结构参数等14个因素.结合实例,利用各种方法对输电线可听噪声进行了预测.利用灰色理论进行预测时,首先通过灰色关联分析计算了每个因素的关联度,然后选择灰关联度大于0.8404的6个因素建立了GM(1,7)预测模型.通过计算分析,灰色预测的结果最差,嵌入型灰色RBF神经网络和小波神经网络的预测精度较高,其平均相对误差分别为2.222％和2.853％,因此它们可以用来预测输电线的可听噪声.组合预测方法的预测精度比单一预测方法的精度好,并且组合的方法可以提高预测的稳定性.
為瞭研究輸電線的可聽譟聲,本文建立瞭灰色理論、徑嚮基函數(RBF)神經網絡、灰色RBF神經網絡和小波神經網絡四種預測模型,併分析瞭每種方法的特點.每種預測模型都攷慮瞭影響輸電線路可聽譟聲的環境、地理位置、導線、線路結構參數等14箇因素.結閤實例,利用各種方法對輸電線可聽譟聲進行瞭預測.利用灰色理論進行預測時,首先通過灰色關聯分析計算瞭每箇因素的關聯度,然後選擇灰關聯度大于0.8404的6箇因素建立瞭GM(1,7)預測模型.通過計算分析,灰色預測的結果最差,嵌入型灰色RBF神經網絡和小波神經網絡的預測精度較高,其平均相對誤差分彆為2.222％和2.853％,因此它們可以用來預測輸電線的可聽譟聲.組閤預測方法的預測精度比單一預測方法的精度好,併且組閤的方法可以提高預測的穩定性.
위료연구수전선적가은조성,본문건립료회색이론、경향기함수(RBF)신경망락、회색RBF신경망락화소파신경망락사충예측모형,병분석료매충방법적특점.매충예측모형도고필료영향수전선로가은조성적배경、지리위치、도선、선로결구삼수등14개인소.결합실례,이용각충방법대수전선가은조성진행료예측.이용회색이론진행예측시,수선통과회색관련분석계산료매개인소적관련도,연후선택회관련도대우0.8404적6개인소건립료GM(1,7)예측모형.통과계산분석,회색예측적결과최차,감입형회색RBF신경망락화소파신경망락적예측정도교고,기평균상대오차분별위2.222％화2.853％,인차타문가이용래예측수전선적가은조성.조합예측방법적예측정도비단일예측방법적정도호,병차조합적방법가이제고예측적은정성.
