【摘 要】
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为了改善当前输电线路可靠性评估中的人为主观局限性，文中首次将遗传神经网络运用于输电线路可靠性评估中．利用BP神经网络的自学习、自适应、强容错性，通过遗传算法（GA）优化BP神经
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为了改善当前输电线路可靠性评估中的人为主观局限性，文中首次将遗传神经网络运用于输电线路可靠性评估中．利用BP神经网络的自学习、自适应、强容错性，通过遗传算法（GA）优化BP神经网络的权值和阈值．弱化了评价体系中的人为因素，解决了BP神经网络易陷入最小值点及收敛速度慢的问题，相比神经网络，遗传神经网络的仿真次数减少了3014次．实例仿真研究表明，该评价方法在输电线路的可靠性评价中取得了很好的评价效果，很好地克服了人为主观局限性，其精度达到了90％以上．
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