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改进RBF神经网络的1000kV特高压输电线路损耗预测
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作者 马璐玉 牛寅生 +2 位作者 姜曼 周良松 姚占东 《电气自动化》 2025年第4期42-45,共4页
由于传统径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络容易陷入某个局部最小值,会导致网络的性能受到限制,发生预测结果误差较大和预测结果不准确等问题。为此,提出一种改进RBF神经网络的1000 kV特高压输电线路损耗预测方法。通过斜... 由于传统径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络容易陷入某个局部最小值,会导致网络的性能受到限制,发生预测结果误差较大和预测结果不准确等问题。为此,提出一种改进RBF神经网络的1000 kV特高压输电线路损耗预测方法。通过斜率灰色分析法筛选气候特征参数,并组成影响特高压输电线线损特征体系,利用遗传算法改进RBF神经网络参数对预测模型进行训练,实现对特高压输电线路的损耗预测。测试结果表明:所提方法在四个区域的预测误差值较其他方法更低,对输电线路损耗预测具有更高的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 改进RBF神经网络 特高压 输电线路损耗
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