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1.
基于RBF神经网络在高压断路器故障诊断的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,并经过一定的预处理作为神经网络的输入.由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于交替梯度训练法RBF网络的故障诊断方法.仿真结果表明,RBF网络训练速度快、分类性能良好,有很好的实用性.  相似文献   
2.
为了提高电价预测的准确性,提出一种基于相似搜索和RBF神经网络的短期电价预测的方法。采用相似搜索原理来生成神经网络的训练集和输入矩阵,并运用MATLAB7.0中的神经网络工具来实现该模型。采用澳大利亚维多利亚电力市场2002年1月1日至3月17日共75天数据进行了实验分析,对3月11日~17日的各时段电价进行了预测,通过比较验证了本文方法的有效性。  相似文献   
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