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对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,可避免出现维修不足或过度维修。由于BP神经网络具有对初始值敏感、易陷入局部最小的缺点,因此,其预测精度不高。本文采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络对变压器油中气体进行预测和分析,结果表明,所采用的方法可有效提高BP神经网络的预测精度。
基于遗传算法优化的BP神经网络的变压器油中气体预测
【摘 要】
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对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,可避免出现维修不足或过度维修。由于BP神经网络具有对初始值敏感、易陷入局部最小的缺点,因此,其预测精度不高。本文采用遗传
【机 构】
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西华大学电气信息学院
【出 处】
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西华大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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西华大学人才基金资助(R0820902)
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