【摘 要】
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针对BP算法存在的缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点,在改进的自适应遗传算法的基础上,提出了一种新的
【机 构】
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天津大学自动化学院电力系!天津300072;
【基金项目】
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国家教委博士点基金!资助项目(DO96001)
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针对BP算法存在的缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点,在改进的自适应遗传算法的基础上,提出了一种新的用于BP网络训练的混合算法,即改进的自适应遗传算法与BP算法相结合的混合训练方法。将所提出的混合训练方法应用于神经网络式距离保护中,利用ATP仿真计算的结果进行训练及检验,结果表明:所提出的算法与单一的BP算法相比,不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了网络的训练速度,同时满足对距离保护的速度和精度的要求
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