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改进的遗传优化BP-NN在变电站故障区域中的研究
改进的遗传优化BP-NN在变电站故障区域中的研究
作者:
赵飞
陈运蓬
原文服务方:
计算机测量与控制
BP神经网络
隐含层
遗传算法
协同进化
容错性
摘要:
BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BP-NN)具有良好的自学习能力以及自适应和泛化能力,但运算过程中容易陷入局部极小值,同时隐含层节点数的选择也影响着诊断的效果;文中根据经验公式缩小隐层节点数范围,在小范围里寻找最优的隐层节点数;根据遗传算法(Genetic Algorithm,GA)具有全局寻优的特点,用遗传算法优化BP神经网络训练的初始权值阈值,可以避免BP神经网络陷入局部极小的问题;但是,传统遗传算法也有自身的缺点,其在全局寻优的过程中,易陷入“早熟”的问题;为了解决传统遗传算法“早熟”现象,文中提出了一种协同进化的遗传算法,即使用3个种群同时进化的遗传算法,协同进化遗传算法不但可以避免传统遗传算法的“早熟”问题,而且可以加强局部搜索提高运行效率;将协同进化遗传算法应用到BP神经网络中,仿真结果表明,该方法可以准确有效地诊断出变电站故障元件,提高变电站故障诊断过程中的容错性及效果.
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变电站
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变电站设备运行的故障分析
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文献信息
篇名
改进的遗传优化BP-NN在变电站故障区域中的研究
来源期刊
计算机测量与控制
学科
关键词
BP神经网络
隐含层
遗传算法
协同进化
容错性
年,卷(期)
2016,(8)
所属期刊栏目
测试与故障诊断
研究方向
页码范围
44-48
页数
5页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.08.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
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1
赵飞
3
7
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2.0
2
陈运蓬
2
8
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2.0
传播情况
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节点文献
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隐含层
遗传算法
协同进化
容错性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
主办单位:
中国计算机自动测量与控制技术协会
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-4598
CN:
11-4762/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区阜成路甲8号
邮发代号:
创刊时间:
1993-01-01
语种:
汉
出版文献量(篇)
0
总下载数(次)
0
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