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针对已有高压开关柜温度预警系统预测精度不高的问题,分析影响高压开关柜电气节点温升的因素,采用前向级联LM-BP神经网络提升算法运算速度,利用熵权法确定各因素权重,建立了熵权法与前向级联LM-BP神经网络相结合的预测模型.结果表明,所建模型的预测值更接近于真实值,与BP神经网络预测模型相比,预测精度提高约2倍.仿真实验验证了所建模型预测高压开关柜节点温度的有效9.