基于改进粒子算法优化NRBF神经网络的覆冰厚度预测模型

来源 :电力科学与技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hj11254

【摘要】

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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

【作者】

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王锦文

【机构】

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湖南省电力公司邵阳电业局

【出处】

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电力科学与技术学报

【发表日期】

：

2012年4期

【关键词】

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冰冻灾害覆冰厚度最近邻聚类算法改进粒子群算法 NRBF神经网络 freeze disaster ice thickness nearest-neighbo

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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220kV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．

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