基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
采用了遗传神经网络(GA-BP)算法,在神经网络对变压器故障诊断的基础上结合了遗传算法的全局搜索寻找最合适的网络连接权,作为一种综合训练算法同时具有遗传算法和神经算法的优点.实例仿真结果表明采用该方法对变压器进行故障诊断,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度,有利于随时采取必要的措施把故障消除在萌芽状态,保证变压器的安全运行.
推荐文章
基于Python技术GA-BP神经网络的变压器故障诊断研究
变压器
Python
GA-BP神经网络
故障诊断
基于GA-BP的移动通信设备故障诊断
故障诊断
神经网络
遗传算法
粒子群算法
基于BP神经网络的电力变压器故障诊断
电力变压器
神经网络
三比值法
故障
诊断
基于EEMD和GA-BP的列车辅助逆变器开路故障诊断研究
故障诊断
EEMD
神经网络
GA-BP
辅助逆变器
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于GA-BP的变压器故障诊断
来源期刊 能源技术 学科 工学
关键词 神经网络 遗传算法 故障诊断
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 136-138,151
页数 4页 分类号 TM421
字数 语种 中文
DOI
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 吴为民 20 32 3.0 5.0
2 李艳平 4 5 1.0 2.0
3 郭虎奎 7 21 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (17)
共引文献  (50)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1978(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1997(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2000(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
神经网络
遗传算法
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
能源技术
双月刊
chi
出版文献量(篇)
1124
总下载数(次)
4
总被引数(次)
7747
论文1v1指导