基于小波变换和RBF神经网络的电力数据压缩算法

• 作者: 周瑞 鲍文
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 小波变换 神经网络 数据压缩
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 神经网络理论
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TM74
• 字数: 3022字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.007

摘要

针对电力生产过程中数据种类多,数据量大,而实际存储空间有限的情况,提出了一种基于小波变换和神经网络的数据压缩算法.该算法采用离散小波变换结合径向基神经网络的方法对电力生产过程中的实时数据进行压缩和解压缩.利用实测数据对算法进行验证,结果表明,该算法实现了对原始数据的两级压缩,能够获得较高的压缩比,是一种有效的实时数据压缩方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲍文	哈尔滨工业大学能源科学与工程学院	83	1111	20.0	29.0
2	周瑞	哈尔滨工业大学能源科学与工程学院	14	187	8.0	13.0