增强型自适应神经网络谐波分析方法的应用研究

• 作者: 许寒冰
• 来源期刊: 吉林电力
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应神经网络模型 谐波 收敛速度 参数优化 仿真
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 8-11
• 分类号: TM714
• 字数: 4453字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-5306.2010.06.003

摘要

通过对比当前几种主流谐波分析方法的优缺点,提出了较为理想的增强型自适应神经网络模型,并重点讨论了学习算法中频率学习率以及频率延迟率调整策略对于算法收敛性能的影响,给出了较为合适的参数优化设定值,并通过仿真实验验证了增强型自适应神经网络模型具有较高的谐波分析精度以及较快的学习收敛速度,并且无需同步采样以及长周期采样,是一种比较理想的谐波分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许寒冰		1	3	1.0	1.0