基于遗传算法优化的BP神经网络的变压器油中气体预测

• 作者: 张彼德 袁宇春 裴子春
• 来源期刊: 西华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力变压器 BP神经网络 遗传算法(GA) 预测
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 电气信息工程
• 页码范围: 145-147
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2707字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-159X.2010.02.035

摘要

对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,可避免出现维修不足或过度维修.由于BP神经网络具有对初始值敏感、易陷入局部最小的缺点,因此,其预测精度不高.本文采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络对变压器油中气体进行预测和分析,结果表明,所采用的方法可有效提高BP神经网络的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彼德	西华大学电气信息学院	74	679	15.0	23.0
2	袁宇春	西华大学电气信息学院	8	63	4.0	7.0
3	裴子春	西华大学电气信息学院	1	13	1.0	1.0