【摘 要】
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针对BP神经网络在变压器故障诊断上存在的不足,提出基于ACS-SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断方法。在实际系统中,针对缺乏准确的变量参数估计,将边界变异策略和自
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针对BP神经网络在变压器故障诊断上存在的不足,提出基于ACS-SA文化基因算法的BP神经网络变压器故障诊断方法。在实际系统中,针对缺乏准确的变量参数估计,将边界变异策略和自适应步长策略引入标准布谷鸟算法中;提出一种在改进的布谷鸟算法中结合局部搜索策略的文化基因算法;建立BP神经网络变压器故障诊断模型,并用文化基因布谷鸟算法优化BP神经网络的权值和阈值。仿真实验及对比研究结果表明,该算法能准确有效地识别变压器的故障类型,较其他算法(CS-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法)有更高的准确率,为变压器故障诊断提供一种新思路。
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