小波神经网络在绝缘子漏电量预测中的应用

• 作者: 刘唯义 王丽侠
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 预测 模型
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 现代电子技术
• 页码范围: 12-14,22
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-671X.2007.06.004

摘要

为了实现对绝缘子漏电量的准确预测,提出了基于小波神经网络的预测模型,分析了网络的拓扑结构,给出了网络学习方法.通过对绝缘子漏电量样本数据进行预处理,生成学习样本和测试样本,进而对预测模型进行测试,实现了对绝缘子漏电量的准确预测.将其应用于电业局的绝缘子漏电量预测中,达到了实际应用的精度要求.实验和实际应用表明,该预测模型的误差小,精确度高,能有效地预测绝缘子漏电量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽侠	浙江师范大学信息学院	25	152	8.0	11.0
2	刘唯义	大庆石油学院审计处	3	14	3.0	3.0