基于ACO优化BP神经网络的变压器热点温度预测

来源 :电子测量与仪器学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户:ARCHERY6805068
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针对变压器热点温度预测精度问题,提出一种蚁群算法(ant colony algorithm, ACO)结合改进主成分分析法(improved principal component analysis, IPCA)优化BP神经网络的热点温度预测模型。首先采用IPCA去除数据冗余信息,并解决参数间相关性问题,提高网络泛化能力。为了避免BP神经网络容易陷入局部最优和收敛速度慢,利用ACO优化网络权值和与阈值,加快算法速率,提高预测精度。通过变压器温度实测数据验证,预测结果中的mae、mse、mape指标分别为0.065 7、0.006 7、0.44%,预测精度和网络性能优于IEEE、BP、IPCA-BP模型,从而验证所提模型的有效性和可行性。
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