基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型

• 作者: 王锦文
• 来源期刊: 电力科学与技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 冰冻灾害 覆冰厚度 最近邻聚类算法 改进粒子群算法 NRBF神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: TM752|TM726
• 字数: 3232字
• 语种: 中文

摘要

冰冻灾害下覆冰易于造成断线倒塔等电力事故,提出一种基于改进粒子群算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型.通过改进粒子群算法,优化最近邻聚类算法的聚类半径,确定NRBF神经网络隐含层节点个数,并运用优化后的神经网络对覆冰厚度进行预测.以2006年湖南电网220 kV黔平线路的覆冰数据为例,分析验证了该模型的合理性,为输电线路防冰、除冰提供理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王锦文		2	4	1.0	2.0