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摘要:
提出一种利用改进粒子群算法和反向传播算法相结合的混合算法训练神经网络进行电力变压器故障诊断的方法.在改进的粒子群算法中考虑了邻居粒子中最优粒子信息,修正个体行动策略,增强粒子群的社会学习功能,保证全局搜索的有效性;引入随机粒子群机制,利用粒子群进化过程中的种群变异机制提高算法的寻优性能.变压器故障实例仿真和分析表明,该算法在收敛速度、计算精度和平均收敛性能方面都有较大改进,可有效诊断电力变压器故障.
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文献信息
篇名 基于改进PSO-BP算法的变压器故障诊断
来源期刊 中国电力 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 BP算法 神经网络 变压器 故障诊断
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 13-16
页数 4页 分类号 TM41|TP18
字数 3501字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9649.2009.05.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王涛 华北电力大学数理学院 82 1078 21.0 30.0
2 王晓霞 华北电力大学计算机科学与技术学院 18 267 8.0 16.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
BP算法
神经网络
变压器
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电力
月刊
1004-9649
11-3265/TM
大16开
北京市昌平区北七家镇未来科技城北区国家电网公司办公区B315
2-427
1956
chi
出版文献量(篇)
7025
总下载数(次)
12
总被引数(次)
92972
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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