【摘 要】
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为增强神经网络对变压器故障诊断的能力,同时避免蜂群算法出现局部最优和易早熟,提出一种改进自适应搜索策略蜂群优化算法。该方法通过自适应调整种群更新步长来协调蜂群算法
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,河南理工大学电气工程与自动化学院,国网河南电力公司焦作供电公司
【基金项目】
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河南省科技攻关计划资助(172102210274),河南省高等学校重点科研项目资助(18A470013)
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为增强神经网络对变压器故障诊断的能力,同时避免蜂群算法出现局部最优和易早熟,提出一种改进自适应搜索策略蜂群优化算法。该方法通过自适应调整种群更新步长来协调蜂群算法的全局和局部搜索能力,避免出现局部最优状况,同时引入Levy变异因子提高局部搜索的性能。利用改进的蜂群算法优化BP神经网络权值和阈值,通过反复迭代算法,直到达到目标精度要求。该方法以变压器数据为依据进行测试。仿真结果表明,改进后的方法收敛速度更快、判别故障准确率更高。
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