【摘 要】
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为解决传统线损评估存在学习效率慢、预测精度不高等缺陷，提出改进PSO-BP算法的10 kV配电网线损评估方法。首先，根据主成分分析降低多个数据指标维数，提高输入网络中数据质量；其次，通过PSO算法筛选最优权值和阈值，从而加快BP神经网络训练效率；最后，通过仿真分析表明与BP、PSO、GA-PSO算法对比，所提模型的准确率分别提升了19.10%、14.20%、6.17%;精度分别提升了18.5%、1
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版
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为解决传统线损评估存在学习效率慢、预测精度不高等缺陷，提出改进PSO-BP算法的10 kV配电网线损评估方法。首先，根据主成分分析降低多个数据指标维数，提高输入网络中数据质量；其次，通过PSO算法筛选最优权值和阈值，从而加快BP神经网络训练效率；最后，通过仿真分析表明与BP、PSO、GA-PSO算法对比，所提模型的准确率分别提升了19.10%、14.20%、6.17%;精度分别提升了18.5%、14.7%、11.8%,具有较好的收敛性、预测精度和泛化能力。
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