基于BP神经网络的电网故障诊断研究

• 作者: 李振家 江波
• 来源期刊: 能源与环保
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 电网故障诊断 动量系数 自适应参数调整 连接权值
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 246-249,256
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19389/j.cnki.1003-0506.2017.11.051

摘要

针对在电网故障诊断过程中BP神经网络存在学习效率不高的局限,提出一种基于动量系数收敛和自适应学习系数调整的BP神经网络.该神经网络在误差反向传递阶段通过引入动量系数对连接权值的收敛进行优化,同时采用自适应学习系数调整的算法,在保证算法输出的误差精度的基础上有效提升了学习速度.通过实例验证表明,该算法能在保持输出误差精度和计算过程稳定性的前提下,使学习时间减少约45％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振家		3	9	2.0	3.0
2	江波		4	15	3.0	3.0