主成分在输电线路可听噪声预测中的应用研究

• 作者: 姜梅 曹洁 李静雅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析(PCA) BP神经网络 超高压输电线路 可听噪声预测
• 年，卷（期）: 2011,（14）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 233-236,241
• 分类号: TP391|TM723
• 字数: 6162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.14.067

摘要

针对超高压输电线路可听噪声BP网络预测模型影响因素多的问题,运用主成分分析算法(PCA)对影响可听噪声的环境因素、地理参数、导线结构参数等14个因素进行简化,建立PCA-BP网络预测模型.选取甘肃省内多条750kV、330kV输电线路的可听噪声的实测资料为样本集,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并与BP网络模型预测结果比较.结果表明:主成分分析方法在可听噪声影响因素的简化中不适用,预测结果没有BP网络模型预测结果理想.分析了主成分在可听噪声影响因素简化中不适用的原因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜梅		18	28	3.0	5.0
2	曹洁	兰州理工大学计算机与通信学院	180	1035	14.0	20.0
3	李静雅	兰州理工大学计算机与通信学院	15	57	5.0	7.0