【摘 要】
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为了研究特高压线损与众多影响因素之间的关系,提出一种基于改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型,用于特
【机 构】
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国家电网华中分部,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家电网有限公司华中分部科技项目(SGTYHT/18-JS-206)
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为了研究特高压线损与众多影响因素之间的关系,提出一种基于改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型,用于特高压线损的预测。首先,通过理论分析确定影响特高压线损的主要因素即电气和气象因素,从而确定特高压线损的特征指标体系;然后对特征指标体系建立RBF神经网络预测模型,采用惯性权重因子改进的PSO算法优化RBF神经网络的训练过程,保证RBF神经网络在训练时有足够全局寻优能力的同时具有较强的局部寻
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