改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断

针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。     

基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断

引入动态变异操作来优化粒子群算法,同时将改进的粒子群优化算法和误差反向传播的算法相结合,构成混合算法,用于训练人工神经网络,并将该混合算法应用于变压器的故障诊断.仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度;诊断结果表明,该算法有利于提高变压器故障诊断的正确率.     

基于模糊神经网络的水泥强度预测

利用软计算技术预测水泥强度不但是一项新的尝试，而且具有较高的理论和应用价值。本文利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了水泥强度的模糊神经网络预测模型。模糊神经网络的学习算法采用的是快速的粒子群优化算法。仿真结果表明，该模型在预测水泥28d强度方面达到了很高的精度，有较好的实用价值。     

基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断

针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.     

基于改进粒子群优化LS-SVM的变压器故障气体预测

最小二乘支持向量机(LS-SVM)能较好的解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于电力变压器油色谱故障气体预测,但参数c与σ2的选取对预测结果影响较大,有必要对其进行优化选择.提出一种基于改进粒子群(MPSO)的参数寻优方法,并将其应用到变压器油中故障气体预测.改进粒子群算法在每次迭代中,将粒子群进行分类,不同类...     

基于模糊聚类法的神经网络变压器故障诊断系统

在变压器故障诊断中,针对样本中可能存在的孤立样本以及样本分布的不均匀性,导致神经网络整体性能下降,训练和测试效率降低的情况,设计了利用模糊聚类法对样本进行预先处理,然后再应用神经网络进行训练和测试的诊断系统.从仿真结果可以看出,该诊断系统较样本未处理而直接应用于神经网络诊断系统的诊断性能有大幅度的提高.     

改进的BP神经网络在医疗中的应用研究

鉴于传统BP神经网络存在诸如收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的缺陷,提出在BP神经网络中引入动量因子、陡度因子、自适应学习速率和改进粒子群算法优化BP权值等对传统BP进行改进,使其达到预测误差小、精度高、训练快的目的。改进后用来预测区域内各个年龄段患糖尿病人数百分比。由仿真实验结果可知,改进后的BP神经网络比传统BP神经网络收敛更快、误差更小。     

基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法

针对变压器故障诊断困难的问题,提出了一种基于改进Elman神经网络的变压器故障诊断方法.利用核主成分分析算法对Elman神经网络进行改进,通过引入累积贡献率计算得到改进Elman神经网络最优输入特征参数,基于数据集和测试集将改进Elman神经网络应用于变压器的常见故障诊断中,并将试验结果与其他故障诊断方法的诊断结果进行对比.结果表明,所提方法诊断准确率超过90%,与支持向量机和BP神经网络诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高.     

基于改进粒子群的模糊神经网络及其在测量单体电池SOC中的应用

随着电池应用的不断发展,电池电量的精确测量变得越来越重要。首先论述了当前电池电量测量方法的不足,基于模糊神经网络,综合考虑影响电池电量测量的多种因素,并根据电池不同状态调节各影响因素的权重,结合改进粒子群的校正,提出了一种新的电池剩余电量综合测量方法。     

基于改进PSO-BP混合算法的电力变压器故障诊断

采用粒子群算法和反向传播神经网络建立一种新型变压器故障诊断网络模型,设计故障诊断方法.仿真分析结果表明：基于该网络模型的诊断方法与传统的三比值法相比较,具有较好的故障识别与分类能力,显著提高了诊断准确率,将在电力设备故障诊断中有良好应用前景.     

基于模糊神经网络的水泥强度预测

利用软计算技术预测水泥强度不但是一项新的尝试,而且具有较高的理论和应用价值.本文利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了水泥强度的模糊神经网络预测模型.模糊神经网络的学习算法采用的是快速的粒子群优化算法.仿真结果表明,该模型在预测水泥28d强度方面达到了很高的精度,有较好的实用价值.     

基于改进粒子群算法的BP神经网络模型研究

为解决BP神经网络局部性收敛度慢的问题,提出了基于改进粒子群算法的BP神经网络模型．该方法通过粒子群进化速率动态调整惯性权重因子,提高了算法的收敛速度和全局搜索最优值的能力．提出的模型和改进的算法模拟仿真表明：该方法对收敛速度和精度有更好的拟合性．     

改进粒子群算法及其在电力变压器优化设计中的应用

针对基本粒子群算法易陷入局部最优解的缺陷,本文提出了一种带有惩罚量的改进粒子群算法。用标准测试函数对改进算法做了仿真分析,结果表明改进算法在寻优精度和收敛性能上均有所提高。将改进算法应用于电力变压器SF9—630／10的优化设计中,分析了优化变量和约束条件的选取,建立了带有惩罚函数的优化设计目标函数,给出了改进粒子群算法的具体实施方法。将传统计算数据与优化数据做了对比,证明了该方法的正确性和有效性。     

基于改进粒子群小波神经网络的智能变电站网络流量预测

智能变电站过程层网络流量一旦发生异常,将直接影响继电保护动作的可靠性、快速性和灵敏性,然而目前缺乏针对智能变电站网络流量异常预警的方法.基于此,提出一种基于改进粒子群小波神经网络的网络流量预测模型,为智能变电站网络性能分析预测、网络故障和病毒入侵预警提供决策依据.分析智能变电站网络流量的特点,对流量数据进行归一化处理,建立小波神经网络预测模型,利用粒子群优化算法对传统的小波神经网络模型的网络结构和参数进行优化.在实际智能变电站运行环境中的实验表明,所提模型预测精度高,收敛速度快,提高了智能变电站网络流量预测的准确性和快速性,保障电网安全运行.     

基于Mask R-CNN与改进BP神经网络联合算法的变压器套管红外热故障诊断

为解决传统图像类算法在变压器套管状态诊断时存在的效率低、准确度不高以及复杂背景下变电设备目标识别困难等问题，提出了将Mask R-CNN与改进BP神经网络相结合的套管红外图像状态诊断方法。首先，利用Mask R-CNN解决套管红外图像背景复杂时分割困难的问题；其次，基于灰度特征的特征量提取方案，实现对红外伪彩图特征量的提取；最后，引入粒子群优化BP神经网络（PSO-BP）算法对变压器套管特征进行分类识别。实验结果表明，该方法对红外图像中套管的运行状态具有较好的检测效果，对套管中介质损耗故障、接头故障和漏油故障的故障诊断准确率分别可达100.0%、88.9%和96.3%，平均准确率达到93.518%，优于传统BP算法和支撑向量机（SVM）算法。     

基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型

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.     

基于改进FCM的变压器故障模糊分类方法

变压器油中溶解气体分析(DGA)是识别变压器的故障类型的一项重要技术,模糊聚类是一种有效的分析手段。但传统模糊聚类算法存在对随机初始化的聚类中心敏感、隶属度函数的有效度量范围较小使其容易陷入局部极值点的问题,因而实际分类效果不佳。针对传统FCM的不足,首先采用Canopy算法对DGA数据进行粗聚类,将其结果作为后续FCM聚类的初始聚类中心和最佳聚类数,降低了人为和随机初始化参数的主观性;然后通过引入负指数函数形式的相似度指标重构了FCM隶属度的迭代函数,降低了算法陷入局部极值点的可能性;最后通过对故障气体数据进行实例分析,验证了改进后的算法在识别变压器故障类别上的有效性和实用性。     

基于NWPSO-BP神经网络的异常用电行为检测算法

用户的异常用电行为会导致电力负荷异常增长,给电力公司造成巨大损失,同时也易造成输电线路故障,从而危害公共安全,然而传统人工检查异常用电行为的检测效率低下且精度较低。针对上述问题,首先分析了异常用电用户存在的行为特征,然后选择用于训练模型的最佳特征指标,最后提出了基于改进的非线性权重调整粒子群优化算法优化BP神经网络(NWPSO-BP)的异常用电行为检测算法。结果表明,与现有的异常用电行为检测方法相比,所提算法具有更高的精度,且误差收敛速度更快。     

BP神经网络及其改进

介绍了标准BP算法及其优缺点，并针对其存在的缺陷，从各个不同的方面对BP算法提出了改进，并对各种改进方法的原理及优缺点作了详尽的分析，从而使BP神经网络更广泛地应用于各个领域．