基于GRNN的输电线路覆冰厚度预测方法研究

• 作者: 蓝道林 郑振华
• 来源期刊: 电气技术
• 学科: 工学
• 关键词: 输电线路覆冰厚度预测 人工智能 BP神经网络 GRNN神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 27-30
• 分类号: TM7
• 字数: 2344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2010.12.008

摘要

为了保障输电网的安全运行,输电线路覆冰厚度预测极为重要.本文还将人工神经网络原理引入输电线路覆冰厚度预测中,并针对BP网络收敛速度慢、已陷入局部极小的缺陷,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型.实例研究证明GRNN模型相比较BP模型,能更有效地预测输电线路覆冰厚度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑振华		1	7	1.0	1.0