| 混合神经网络算法在GIS局部放电模式识别中的应用研究 |
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| 引用本文： | 梁基重,杨亚奇,张平.混合神经网络算法在GIS局部放电模式识别中的应用研究[J].山西电力,2013(3):11-14. |
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| 作者姓名： | 梁基重 杨亚奇 张平 |
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| 作者单位： | 1. 山西电力科学研究院,山西太原,030001
2. 东北电力大学,吉林吉林,132012 |
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| 摘 要： | 为了提高基于超声法GIS局部放电模式识别的正确率,在实验室中对GIS典型缺陷局部放电的超声波进行了重复性测量,从43个能够表征缺陷特征的参数中提取了34个稳定的特征参数,然后采用后向序贯算法筛选出了24个有效特征参数作为神经网络输入参数。针对神经网络的局限性,提出了改进的GA-BP混合神经网络算法。训练结果表明,GA-BP神经网络的应用有效地提高了识别的准确率。
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| 关 键 词： | 超声波法 混合神经网络算法 局部放电 模式识别 特征参数提取 |
Application of GA-BP Neural Network on GIS Partial Discharge Pattern Recognition |
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| LIANG Ji-chong
,
YANG Ya-qi
,
ZHANG Ping.Application of GA-BP Neural Network on GIS Partial Discharge Pattern Recognition[J].Shanxi Electric Power,2013(3):11-14. |
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| Authors: | LIANG Ji-chong YANG Ya-qi ZHANG Ping |
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| Affiliation: | 1((1.Shanxi Electric Power Research Institute,Taiyuan,Shanxi 030001,China; 2.Northeast Dianli University,Jilin,Jilin 132012,China) |
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| Abstract: | |
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